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Record W7039189062

LE PROSPETTIVE DEL TURISMO IN PUGLIA.INDAGINE PREVISIONALE PER IL PERIODO 2008-2012

2008· book-chapter· it· W7039189062 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCINECA IRIS Institutional Research Information System (University of Bari Aldo Moro) · 2008
Typebook-chapter
Languageit
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicDiverse academic and cultural studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Economic analysisInternational market
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Tra il 1990 e il 2004 i turisti nel mondo sono passati da 456 a 800 milioni, \ncon un incremento del 75%. Nel 1970 i Paesi più visitati nel mondo furono \nl’Italia con 50 milioni di arrivi, seguita da Stati Uniti e Canada (30 milioni), \nFrancia (25 milioni), Spagna (20 milioni). In venticinque anni la graduatoria \nè radicalmente cambiata: oggi al primo posto è la Francia con 75 milioni di \nturisti; seguono la Spagna (54 milioni), gli Stati Uniti (46 milioni), la Cina \n(42 milioni), l’Italia (37 milioni), il Regno Unito (28 milioni). \nEsistono differenze altrettanto vistose tra le varie zone dell’Italia. Nel 2004 \ntutto il Sud, isole comprese, ha avuto 9 milioni di turisti con 31 milioni di \npresenze mentre il solo Triveneto ha avuto 12 milioni di turisti con 53 milioni \ndi presenze. \nNel 2004 l’indice di saturazione delle camere è stato del 28%: dodici punti \nmeno della media italiana e 32 punti meno della media francese. Benché il \nclima sia più clemente che al Centro e al Nord, la stagionalità del turismo \nmeridionale è molto più accentuata: basti pensare che le camere disponibili \nsono saturate soltanto nei mesi di luglio e di agosto. Solo un turista su tre \nviene dall’estero. \nLa questione della quantità, in campo turistico, non riguarda però solo la necessità \ndi aumentare il rendimento delle strutture e dei costi di personale \ntramite la destagionalizzazione. Esiste anche il problema del sovraccarico \nturistico, che colpisce un numero crescente di località (non solo nel nostro \nPaese) e che pone sempre di più all’attenzione l’esigenza della sostenibilità \ndell’economia turistica. Oltre che alle grandi minacce – riscaldamento globale, \ndistruzione delle risorse naturali, etc. – il nostro Paese è esposto anche \na problematiche più legate al nostro contesto specifico: il rischio di cementificazione \ndel paesaggio, l’eccessiva concentrazione in pochi centri di attrazione, \nla separatezza delle strutture turistiche dal territorio e dal suo tessuto \neconomico, etc. \nLa questione della sostenibilità del turismo si pone dunque tanto dal punto \ndi vista ambientale, quanto da quelli economico e sociale: un turismo che \nnon tenga conto del resto dell’economia del territorio – e soprattutto di \nquella rurale – rischia di sprecare delle opportunità enormi di sinergia. Ed è \ndifficile immaginare che l’attività turistica possa prosperare ed aumentare le \nproprie potenzialità se non collegandosi strettamente alle tradizioni culturali \nlocali, valorizzandole non solo in termini di mera attrattiva, ma come orizzonte \ndi riferimento per arricchire di senso l’esperienza turistica, per indurre \nnel visitatore non semplicemente delle sensazioni estemporanee, ma un vero \ne proprio apprendimento.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.165
Threshold uncertainty score0.328

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.069
GPT teacher head0.234
Teacher spread0.165 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2008
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