Periferias turísticas rurales: transferencias, redes y actores. Los casos de la Sierra de Albarracín (Teruel) y la Comarca de Las Vegas (Madrid)
Bibliographic record
Abstract
Las políticas públicas de fomento del turismo en el medio rural en España han abocado a muchos territorios a una carrera hacia el desarrollo turístico, en tanto que factor de diversificación de las economías rurales y de competitividad en los mercados. Los resultados conocidos hasta la fecha han puesto de manifiesto las limitaciones del fomento indiscriminado de la actividad en los ámbitos locales, sobre todo durante la reciente crisis económica, pero también las profundas diferencias que existen en el desarrollo turístico de unos territorios a otros. Tras más de dos décadas de aplicación en España de los instrumentos de fomento del turismo en el medio rural de forma generalizada, conviene reconocer las diferentes territorializaciones y los factores que en ello influyen. Se plantea la hipótesis de que la coincidencia espacial de los instrumentos no es suficiente para garantizar la implementación de modelos únicos y coordinados de desarrollo turístico, sino que la territorialización es un proceso que depende de los objetivos de cada política pública, así como de los contextos territoriales que los acogen. Esta tesis tiene por objetivo principal conocer los efectos territoriales que provoca la transferencia de los instrumentos de fomento del turismo en áreas rurales españolas desde dos ámbitos de políticas públicas: la Política Europea de Desarrollo Rural y la Política Turística desde diferentes escalas. Se trata de leer estos efectos en términos de conformación de estructuras y funcionamientos de destino particulares, prestando especial atención al lugar que ocupa el turismo en el desarrollo rural, a través de la apropiación del turismo por parte de los actores en LEADER 2007-2013 y la generación de redes locales de acción pública. Se aplica esta investigación en dos casos de estudio a escala comarcal para comparar dos contextos contrastados: la Sierra de Albarracín y la Comarca de las Vegas. Ambos se configuran como periferias turísticas en el medio rural, siendo este remoto en el primer caso y de borde metropolitano en el segundo...
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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 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".