Canada : Entreprises et emploi dans le tourisme : Canada
Bibliographic record
Abstract
La crise liée au COVID-19 a heurté de plein fouet le secteur du tourisme, à la fois par son ampleur et sa durée. Alors que le secteur commençait à se redresser, les retombées économiques de la guerre menée par la Russie contre l’Ukraine assombrissent de nouveau les perspectives de reprise. L’édition 2022 des Tendances et politiques du tourisme de l'OCDE analyse les performances du tourisme et les tendances des politiques visant à soutenir la reprise dans 50 pays de l'OCDE et économies partenaires. Cette édition examine les principaux défis de la reprise du tourisme et les perspectives à venir. Elle souligne aussi la nécessité d'approches politiques coordonnées et tournées vers l'avenir afin de mettre le tourisme sur la voie d'un avenir plus résilient, plus durable et plus inclusif. L'importance de l'économie du tourisme est mise en évidence, avec des données couvrant le tourisme domestique, récepteur et émetteur, les entreprises et l’emploi, ainsi que la consommation du tourisme interne. Les priorités des pouvoirs publics, les réformes et les évolutions des politiques du tourisme sont analysées et des exemples de pratiques nationales sont présentés. Les chapitres thématiques mettent en lumière les moyens de renforcer la résilience de l’écosystème touristique et de promouvoir une reprise verte du secteur.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".