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Le tourisme dans les grands sites glaciaires alpins : perceptions et adaptations à l'évolution des paysages

2021· dissertation· W7151233764 on OpenAlexaboutno aff
Emmanuel Salim

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicCryospheric studies and observations
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLocal DevelopmentNova scotiaNatural park

Abstract

fetched live from OpenAlex

Après avoir été perçus négativement par les habitants des territoires de montagne, les glaciers ont,depuis plus de deux siècles, été l’objet d’une mise en tourisme. Aux premières visites de l’Archede l’Arveyron (Chamonix) au XVIIIe siècle ont succédé trains à crémaillères et téléphériquespermettant d’accéder et de contempler, en seulement quelques dizaines de minutes, les plusgrands glaciers des Alpes et du monde. Ainsi, le tourisme glaciaire regroupe aujourd’hui despratiques et des sites touristiques emblématiques de certains territoires de montagne. Cependant,l’augmentation des températures et le retrait extrêmement rapide des glaciers font également deces sites glaciaires des marqueurs du changement climatique. La Mer de Glace en France, leglacier du Rhône en Suisse ou encore celui du Pasterze en Autriche, font parties de ces grandssites touristiques glaciaires qui subissent de plein fouet les changements paysagers liés au retraitde la cryosphère. Qu’est-ce que ces changements impliquent pour les acteurs de ces sitestouristiques glaciaires ? pour leurs visiteurs ? À travers des méthodologies mixtes, cette thèse dedoctorat tente d’apporter une réponse à ces deux questions pour six grands sites touristiquesglaciaires alpins. En substance, les résultats montrent que les sites touristiques glaciaires sontlargement impactés par le changement climatique et les modifications glaciologiques etgéomorphologiques qu’il engendre pour les territoires de montagne. Ces impacts entrainent desdifficultés de gestion des sites, des problématiques d’itinéraires, des difficultés à réaliser certainesactivités et qui peuvent devenir plus dangereuses ou encore une baisse d’attractivité des sites pardes activités glaciaires moins attrayantes ou par une « dégradation du paysage » redoutée par lesgestionnaires des sites. Nos résultats auprès des visiteurs des sites montrent cependant que cette« dégradation » paysagère n’induit pas une baisse drastique de la satisfaction des visiteurs àl’égard du paysage glaciaire : les jugements négatifs se cantonnent aux glaciers ou aux formesparaglaciaires mais ne ternissent que très peu l’appréciation générale des visiteurs vis-à-vis dupaysage. Dans le même temps, une nouvelle forme de tourisme – le tourisme de la dernière chance– se développe autour des glaciers et montre que ceux-ci sont aujourd’hui considérés comme des« espèces en voie de disparition ». Par ailleurs, les gestionnaires de sites en question mettent enplace des stratégies d’adaptation au changement climatique qui sont principalement réactives etqui pose la question de leur soutenabilité long termes. Question d’autant plus importante que lesmodélisations glaciaires à l’horizon 2050 laissent penser que les adaptations actuelles ne serontpas suffisantes.

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)0.001
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: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.037
Threshold uncertainty score0.074

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.035
GPT teacher head0.256
Teacher spread0.221 · 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 designQualitative
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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

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