A análise do conteúdo informativo nos websites oficiais de turismo sobre a saúde do viajante e os riscos referentes à Covid-19
Bibliographic record
Abstract
O turismo caracteriza-se como um dos setores mais impactados pela pandemia \nda Covid-19, pois as ações de distanciamento e isolamento social, visando \nminimizar o contágio da referida doença, provocaram severas limitações para as \nviagens, seja como fator restritivo, ocasionado pelo temor individual, ou \ncoletivo, vinculado ao risco em viajar; seja como fator impeditivo, provocado \npelas restrições e efetivas proibições para as viagens e para deslocamentos \ninternos em diversos destinos turísticos mundiais. Os websites oficiais de \nturismo, em distintos países do mundo, têm como propósito fornecer \ninformações importantes sobre o destino, relativas, entre outras coisas, aos \natrativos locais, questões legais, representações diplomáticas, segurança e \nsaúde, maximizando a probabilidade de uma experiência positiva, a partir da \noferta de informações relevantes sobre as características locais. O conteúdo \nrelativo à saúde pública deve ser disponibilizado nos websites oficiais de \nturismo de forma coerente e transparente. Esta é uma condição necessária para \na melhor compreensão da situação da saúde local, garantindo a oferta de \ninformações necessárias para a segurança do viajante e propiciando dados para \nque possa decidir sobre viajar ou não e como proceder em relação à segurança e \nà saúde em um determinado destino. O objetivo principal deste estudo foi \nanalisar o conteúdo fornecido nos websites oficiais de turismo dos cinco países \ncom maior fluxo turístico receptivo do continente americano (Estados Unidos, \nMéxico, Canadá, Argentina e Brasil) e do continente europeu (França, Espanha, \nItália, Turquia e Alemanha), em relação às informações disponíveis sobre saúde \npública para os viajantes nos países destacados, avaliando o conteúdo \ninformativo referente à pandemia de Covid-19. Para isso, foi realizada a \nidentificação e avaliação do conteúdo presente nos websites oficiais de turismo \ndos países indicados, buscando nestes, referências sobre a pandemia da Covid19. \nOs resultados preliminares indicam que todos os websites oficiais de turismo \nanalisados priorizam conteúdo promocional sobre os destinos, e apesar da \ngrande parte fazer algum tipo de referência à Covid-19, não fornece informações \nadequadas para minimizar os riscos para a saúde do viajante em relação à \npandemia da Covid-19
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 | 0.005 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".