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Record W3110065541 · doi:10.7202/1074909ar

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2020· article· fr· W3110065541 on OpenAlexaff
Luc Renaud

Bibliographic record

VenueTéoros Revue de recherche en tourisme · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Identity, and Health
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Face à la pandémie de COVID-19, les États du monde entier ont fermé leurs frontières nationales et limité la mobilité régionale et nationale, imposant de ce fait un arrêt temporaire draconien du tourisme. Cet article s’intéresse au déconfinement touristique qui s’amorce et aux enjeux d’hospitalité qui en découlent, dans le contexte de l’autoconfinement communautaire des Autochtones. Historiquement affectées par les pandémies et encore fragilisées par leur marginalisation, plusieurs communautés autochtones ont choisi pour se protéger d’établir un confinement communautaire par des mécanismes de contrôle territorial empêchant l’entrée dans leur milieu de vie de tout visiteur. Devant le déconfinement imposé, plusieurs autorités autochtones ont choisi d’intensifier les restrictions d’accès à leur territoire, obligeant une réflexion sur la gestion territoriale en temps de pandémie et pour les années à venir. L’exemple de la zone d’accès réglementé (ZAR) en Guyane française est proposé comme une piste de réflexion : elle permet de mettre en place des outils de gouvernance territoriale par et pour les communautés autochtones, telle la création de bulles touristiques contrôlées dans le territoire et éloignées des milieux de vie. Ces réflexions invitent conséquemment à se pencher sur les questions plus larges de l’émancipation, de l’autodétermination et de la décolonisation des peuples autochtones.

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)0.005
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: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.621
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.002

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 head0.164
GPT teacher head0.401
Teacher spread0.237 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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

Citations2
Published2020
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