Assurer la sécurité des touristes en milieux naturels : la gestion du risque en tourisme d'aventure
Bibliographic record
Abstract
Comment produire et encadrer le risque sans dénaturer l’expérience d’aventure ou compromettre la sécurité des touristes? Cette étude qualitative tente de répondre à la question. Pour y arriver, elle explore ce qu’implique le concept de risque et comment ce dernier est présenté par les promoteurs.trices d’expériences d’aventure. L’étude recense également les motivations et les bénéfices à la pratique du tourisme d’aventure. Elle présente aussi quelques stratégies de prévention répondant aux enjeux de gestion des risques. Les résultats découlent de la consultation de la littérature, d’entretiens semi-dirigés et d’observations participantes avec des acteurs impliqués dans le domaine au Québec. On y constate que les accidents mineurs sont plus fréquents que les accidents majeurs. Les prises de risques insouciantes et inconscientes sont également plus récurrentes que celles qui sont volontaires et désirées. L’expérience du risque comme telle [choisir en toute conscience une activité qui peut engendrer des conséquences négatives] serait donc très peu recherchée par les amateurs.trices de plein air. Il existe cependant, pour certain.e.s, un degré de plaisir à ressentir l’impression du risque. Ainsi l’expérience du risque est vécue, mais elle ne représente pas un motif central à la pratique de l’aventure (en tourisme comme en loisir). Le sexe, l’âge, le degré d’expérience ainsi que certains déterminants culturels sont des facteurs qui influencent les motivations à pratiquer le tourisme d’aventure et peuvent provoquer le dépassement irréfléchi, voire impulsif, de limites personnelles. Les bénéfices psychologiques, émotionnels et sensoriels ainsi que sociaux incitent à réitérer l’expérience d’aventure. Dans l’optique où la prise de risques n’est pas centrale à l’expérience recherchée, l’encadrement se traduit par la mise en place de stratégies de prévention qui ne souhaitent pas dénaturer les activités ou les milieux de pratique. Elles misent sur la formation du personnel, la sensibilisation et l’éducation de la clientèle, l’utilisation des technologies, l’aménagement du terrain et la location d’équipements et d’embarcations sécuritaires et la préparation. La chercheuse propose des avenues intéressantes pouvant aider à la bonification d’expériences d’aventure sécuritaires et non dénaturantes. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : risque, sécurité, motivation, bénéfice, prévention
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".