Le tourisme créatif à l’épreuve des particularités territoriales. Le cas des villes de Montréal et de Marrakech
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte où les touristes cherchent des formes alternatives d’expériences plus authentiques et plus proches des caractéristiques vernaculaires des territoires, le tourisme créatif semble être une option privilégiée eu égard au nombre significatif de destinations qualifiées de créatives depuis le début des années 2000. Pourtant, le concept de destination touristique créative demeure flou et renvoie à des réalités très diversifiées. Le présent article explore dès lors ce concept en se fondant sur les travaux relatifs à la ville créative en soulignant le rôle des acteurs dans la construction d’un projet de ville/destination créative. Pour ce faire, nous comparons deux destinations, à priori très différentes, Montréal et Marrakech. Les résultats montrent que, malgré les contextes très particuliers à chacune des deux destinations, les acteurs du underground sont souvent les instigateurs des activités créatives alors que ceux du middleground et upperground occupent un rôle essentiellement de facilitateur et de valorisation desdites activités.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".