Bibliographic record
Abstract
Face à l’aggravation des effets du changement climatique, l’Espagne se voit contrainte de repenser son modèle de développement, en particulier dans le secteur touristique. Ce travail part de l’hypothèse que la pandémie de COVID-19 a constitué le catalyseur d’un changement de paradigme, accélérant la transition vers un tourisme plus attentif aux enjeux de soutenabilité environnementale. Une recherche qualitative fondée sur diverses sources primaires telles que des documents stratégiques et sectoriels, des programmes politiques, des campagnes touristiques, des articles de presse ou encore des études quantitatives, permet d’analyser l’évolution du modèle touristique espagnol. Depuis 2020, le gouvernement de Pedro Sánchez a en effet placé la transition écologique au cœur de sa stratégie touristique en élaborant des outils programmatiques et en activant des coopérations multiscalaires, notamment avec les communautés autonomes et l’Union européenne. Les projets financés par les fonds de relance européens illustrent cette orientation car ils favorisent les mobilités durables, la diversification des destinations, l’adaptation au changement climatique, la gestion de l’eau, la restauration des écosystèmes et la protection de la biodiversité. Toutefois, cette dynamique de transformation se heurte à des tensions majeures. Le surtourisme, en forte recrudescence depuis la reprise post-pandémique, compromet la construction d’un modèle soutenable. Parvenir à une limitation effective des flux dans certaines zones touristiques constitue sans doute une condition sine qua non pour réduire les externalités négatives du secteur sur l’environnement et consolider le modèle que le gouvernement espagnol entend promouvoir.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.003 |
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".