Bibliographic record
Abstract
Le tourisme axé sur la nature est un secteur de grande importance pour la Tanzanie, et le parc national de Serengeti y représente une attraction de premier plan. Le tourisme s’est considérablement accru en Tanzanie depuis une trentaine d’années, mais le pays perd actuellement des parts de marché en faveur de l’Afrique du Sud. Une enquête menée parmi les visiteurs fait état de niveaux de satisfaction élevés quant aux ressources naturelles du parc et aux opérations touristiques du secteur privé. Cependant, l’enquête a révélé des faiblesses sur le plan de la qualité des services fournis par la Tanapa, l’agence nationale des parcs de Tanzanie. Les effectifs chargés de la gestion du tourisme dans le parc sont faibles également, de même que le système d’information du public. La Tanzanie s’efforce de développer le tourisme de luxe et l’enquête a montré l’importance du budget touristique, autant pour le parc que pour le pays dans son ensemble. Cet article propose des recommandations pour améliorer la gestion du tourisme dans le parc national de Serengeti.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".