Offre d’expérience agrotouristique, COVID-19 et capacité de résilience
Bibliographic record
Abstract
Alors que la saison agrotouristique 2020 était en préparation, les acteurs de l’industrie du cidre au Québec découvrent abruptement les risques d’affaires associés à l’agrotourisme. La crise sanitaire provoquée par la COVID-19, en mars 2020, crée une situation inédite pour les cidriculteurs et cidricultrices , ce qui les contraint à faire preuve de résilience individuelle, donc à déterminer et à exécuter des actions opérationnelles dont la portée devient collective dans la redéfinition de l’offre d’expérience agrotouristique. Avec la nouvelle donne sanitaire, les modèles d’affaires agrotouristiques cèdent le pas à une forme de modèle hybride où l’offre d’expérience agrotouristique est recentrée autour d’enjeux comportant des échanges communicationnels soutenus par les médias sociaux, entre les cidreries et les visiteurs, notamment l’achat local. L’émergence de boutiques en ligne transactionnelles offre désormais aux visiteurs la possibilité d’acheter les produits de la cidrerie tout au long de l’année. Le modèle agrotouristique qui se profile montre que, dans un avenir prévisible, les visites à la cidrerie pourraient survenir à l’occasion d’événements ponctuels.
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 | 0.003 |
| 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 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".