Stratégie de contrôle de la mobilité touristique : analyse des processus biopolitiques de territorialisation de l’industrie du tourisme de croisière au sein d’une destination caribéenne
Bibliographic record
Abstract
Le déploiement du tourisme de croisière dans une destination conduit, par le biais d’un processus de reterritorialisation de l’espace de vie, à la production d’un espace de tourisme de croisière. Pour répondre aux prérogatives de son modèle d’affaires, l’industrie du tourisme de croisière développe ce nouvel espace en mobilisant des processus biopolitiques qui découlent de stratégies de contrôle territorial sur la mobilité des touristes et celle des acteurs locaux du tourisme. En s’appuyant sur une méthodologie quantitative et sur un modèle d’espace de tourisme prenant en compte 16 zones produites par la territorialisation de l’espace de vie de communautés réceptrices, l’étude propose une compréhension fine des stratégies discursives et matérielles mise en place par l’industrie du tourisme de croisière pour assurer un contrôle de l’espace qu’elle investit. Une prise en charge territoriale par les communautés locales à travers l’exercice d’un biopouvoir « par le bas » démocratique est discutée.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".