Tourisme, environnement, société et développement durable Tourism, environment, society and sustainable development
Bibliographic record
Abstract
Depuis le processus de démocratisation du régime, le Bénin mise sur le tourisme pour participer au développement du pays. Le récent plan stratégique de développement touristique (2017-2027), la création de formations de niveau supérieur dans les domaines du tourisme et de l’hôtellerie ainsi que les nouvelles options retenues par le gouvernement en matière de durabilité laissent entrevoir le développement d’un tourisme de meilleure qualité reposant sur la valorisation des atouts indéniables du territoire et une bien meilleure maîtrise de ce secteur d’activité par les autochtones. C’est dans ce contexte qu’est née l’idée d’une organisation conjointe d’un colloque international pluridisciplinaire. Ainsi, à partir de la thématique transversale du tourisme, le colloque explore des disciplines variées telles que l’agronomie, les sciences sociales et économiques, la géographie humaine et physique, les potentialités de l’environnement et les dialogues Nord-Sud et Sud-Nord, l’usage des technologies numériques et des formations en matière de développement durable.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.172 | 0.027 |
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".