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Record W2921329810 · doi:10.7202/1059747ar

La mise en tourisme : un concept entre déconstruction et reconstruction

2019· article· fr· W2921329810 on OpenAlexaffabout
Boualem Kadri, М. С. Бондаренко, Jean-Phariste Pharicien

Bibliographic record

VenueTéoros Revue de recherche en tourisme · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiverse Aspects of Tourism Research
Canadian institutionsUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La diffusion du tourisme dans le monde aboutit à une transformation des lieux à but touristique pour tous les pays, régions et villes désireux de recevoir une partie de la manne procurée par le tourisme mondial. Ce processus de mise en tourisme est davantage perçu comme économique (apports financiers) et spatial (transformation du lieu) alors qu’il touche aussi, sinon davantage, la société et les populations des territoires concernés. L’expression « mise en tourisme » apparaît ainsi comme une sorte « d’enchantement sémantique » visant à approcher un processus autrement plus complexe que sa réduction à une dimension économique, spatiale ou même de marketing. Comment appréhender la mise en tourisme dans le discours scientifique, notamment en matière de tourisme urbain ? Trois volets scientifiques sont proposés : d’une part, une lecture analytique des écrits francophones sur la mise en tourisme comparés aux écrits anglophones ; d’autre part, une analyse sémantique des définitions de mise en tourisme de la ville obtenues auprès de chercheurs francophones (Europe, Canada, Afrique du Nord) ; finalement, la définition modèle obtenue à travers l’analyse sémantique est révisée dans le contexte des écrits anglophones sur le processus de transformation des lieux à des fins touristiques.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.907
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.077
GPT teacher head0.379
Teacher spread0.302 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designOther design
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations19
Published2019
Admission routes2
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