Efficience et attractivité des ports de croisière de la Méditerranée : l’apport du patrimoine culturel et naturel
Bibliographic record
Abstract
Cet article étudie la relation entre les aménités territoriales en mettant l’accent sur la dotation en patrimoine culturel et naturel, mais aussi sur le score d’efficience technique de 87 ports de croisière du bassin méditerranéen. Le tout, en ayant pour objectif de fournir une définition empirique de l’arrière-pays touristique des ports. Pour ce faire, une analyse en deux étapes a été réalisée, combinant une approche non paramétrique d’analyse par enveloppement des données (DEA) et une régression bootstrap tronquée. Les résultats de la première révèlent que, sur la totalité des ports de l’échantillon étudié, seulement cinq sont efficients. Puis lors de la seconde étape, les résultats montrent que la dotation patrimoniale, tant culturelle que naturelle, a un impact positif sur l’efficience technique des ports de croisière, avec un effet plus diffus sur le territoire pour les monuments culturels que pour les réserves naturelles. Le patrimoine culturel inscrit sur la liste de l’Unesco situé jusqu’à 60 kilomètres affecte les ports contre 20 kilomètres pour le patrimoine naturel. Ces résultats contribuent à une meilleure compréhension du secteur et peuvent aider les décideurs dans leur stratégie de développement.
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 | 0.010 | 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 | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".