Vintersportorten - året runt
Bibliographic record
Abstract
Nästan alla vintersportorter runtom i världen är upptagna av frågan om hur man skall förlänga säsongerna och kanske i synnerhet hur man skall få barmarkssäsongen till att bidra till att ge avkastning på de stora investeringar som görs för vinterturismen. Säsongsvariationer är en grundproblematik i turistnäringen. En kort säsong gör det svårt för företagarna att få lönsamhet i verksamheten, personalen blir svår att behålla från år till år och den sociala strukturen på orten blir instabil. Först under senare år har forskningen i någon mån börjat se på säsongsproblematiken även på vintersportorter. De intervjuer som inom ramen för detta projekt har utförts i Canada, USA, Schweiz, Österrike, Italien och Norge vittnar om hur komplex säsongsproblematiken är på vintersportorten. Ett fåtal orter har lyckats bra med säsongsförlängning och åretruntturism, men de allra flesta har svårt att lösa problemet. Vissa orter ser sig helt och hållet som vinterdestinationer och stänger helt enkelt på sommaren. ETOUR ser studien "Vintersportorter - året runt" som en förstudie inför en mer omfattande insats inom innovationsforskning. En insats som syftar till att underlätta utvecklingen av barmarksturismen på vintersportorterna i de svenska fjällen. ETOUR avrapporterar detta projekt i två rapporter. Denna rapport, Del 1, är utformad på ett sätt som riktar sig mer till turistnäringen och vintersportorterna. Del 2 kommer att ha en mer akademisk prägel. Här dras inga generella slutsatser kring hur svenska vintersportorter bör förhålla sig till de framgångsfaktorer, för att utveckla barkmarksturism, som kommer fram i fallstudierna. Framgångsfaktorerna är i stället tänkta att ligga som underlag för diskussioner kring vilken strategi som bör tillämpas på olika destinationer. Alla vintersportorterna har olika förutsättningar för att utveckla barmarksturism och därför måste framgångsfaktorerna sättas i relation till varje enskild destinations specifika möjligheter.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.277 | 0.104 |
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".