MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3195754579 · doi:10.18778/8220-576-3.01

Plany turystyczne mieszkańców miast w dobie pandemii COVID-19

2021· book-chapter· pl· W3195754579 on OpenAlexaboutno aff
Jan Zawadka, Anna Jęczmyk, Jarosław Uglis, Monika Wojcieszak

Bibliographic record

VenueWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego eBooks · 2021
Typebook-chapter
Languagepl
FieldSocial Sciences
TopicDiverse Aspects of Tourism Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsQuarter (Canadian coin)Snowball samplingTourismCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Social distancePandemicAccommodationAdvertisingGeography2019-20 coronavirus outbreakPsychologySocioeconomicsBusinessMedicineSociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Celem opracowania jest przybliżenie planów turystycznych mieszkańców polskich miast w dobie pandemii wywołanej przez wirusa SARS-CoV-2. W badaniach posłużono się techniką ankiety internetowej. Kwestionariusz rozpowszechniony został na turystycznych grupach tematycznych, działających w serwisie Facebook. Osoby aktywne na Facebooku za pośrednictwem mediów społecznościowych przekazały swoim znajomym link do kwestionariusza ankiety. Wykorzystano tym samym metodę kuli śnieżnej, pozyskując 402 respondentów. Niespełna ¼ badanych deklarowała brak chęci wyjazdu turystycznego w 2020 r., głównie z powodu panującej pandemii i obawy przez zakażeniem koronawirusem. Zdecydowana większość badanych planowała przynajmniej jeden wyjazd turystyczny. Znaczna część z nich porzuciła jednak zamiar wyjazdów zagranicznych na rzecz wypoczynku w kraju. Respondenci deklarowali głównie chęć pobytu w hotelach i ośrodkach wypoczynkowych, jednocześnie oceniając te obiekty jako najmniej bezpieczne pod względem epidemiologicznym. Panująca pandemia był źródłem wielu obaw, ale badani znacznie bardziej martwili się podwyżkami cen niż możliwością zakażenia koronawirusem. Oczekiwano, że w obiektach noclegowych stosuje się dezynfekcję, a także przestrzega się obostrzeń w zakresie dystansu społecznego i noszenia maseczek.

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), Science and technology studies, Scholarly communication, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.763
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.003
Meta-epidemiology (broad)0.0040.002
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0050.007
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0060.003
Research integrity0.0040.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0360.006

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 head0.090
GPT teacher head0.350
Teacher spread0.260 · 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
GenreOther

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

Citations10
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego eBooksSame topicDiverse Aspects of Tourism ResearchFrench-language works237,207