An Assessment of How the Pandemic Affected the Cruise Tourism
Bibliographic record
Abstract
Dünya genelinde Covid-19 salgını vakaları 2020’nin başından bu yana saat başı değişmektedir. Covid-19 salgınının etkisiyle deniz ticareti ve turizm üzerindeki olumsuz etkiler küresel çapta ekonomik etkilerin işaretidir. Turizm ve denizcilik sektörleri pandemiden doğrudan etkilenmektedir. Bu kapsamda, kurvaziyer turizmi, her iki sektörün de kesişme noktasıdır. Dünya ekonomisi durgunluğa girerken, kurvaziyer sektörünün durumu, 2020 yılına iyi bir finansal durumda başlayan büyük şirketlerin bile, 2020’nin ikinci çeyreğinde seyahat kısıtlamaları ile olumsuz etkilerin ekonomik sonuçlarını göstermektedir. Ekonomik zorluklar bazı işletmeleri gemilerini satmaya zorlamıştır. Tüm bu etkiler, 2023’ten önce pandemi öncesi turistik faaliyet seviyelerine geri dönmenin imkânsız olduğunu göstermektedir. Bu çalışma, pandeminin kurvaziyer turizmini nasıl etkilediğini ve pandemi sırasında ve sonrasında hangi stratejilerin uygulanabileceğini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Bu anlamda kurvaziyer turizminin hem ülke hem de işletmelerin ekonomisine önemli değerler kattığı için sürdürülebilir çözümlerle yeniden başlaması gerektiği düşünülmektedir.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".