A Research On Local Administrators’ Thoughts About Region Tourism: Artvin - Arhavi Example
Bibliographic record
Abstract
Çalışmanın amacı, Arhavi destinasyonunda faaliyet_x000D_ gösteren paydaşlardan olan yerel yöneticilerin yöre_x000D_ turizmi ile ilgili düşüncelerini belirlemek ve turizm endüstrisine olan katkılarını tespit etmektir. Doğu Karadeniz Bölgesi’nin eşsiz doğal, kültürel, tarihi ve turistik_x000D_ değerlere sahip Artvin ili Arhavi ilçesi yerel yöneticileri_x000D_ ile nitel araştırma yöntemi kapsamında yarı yapılandırılmış mülakat tekniği kullanılarak elde edilen veriler içerik_x000D_ analizi yoluyla değerlendirilmiştir. Araştırma sonuçlarına_x000D_ göre, Arhavi ilçesinde hizmet veren yerel yöneticilerin ve_x000D_ kurumlarının mevcut turizm faaliyetlerine katılımları ve_x000D_ turizm hareketlerine bakışlarının olumlu olduğu tespit_x000D_ edilmiştir. Diğer yandan, ilgili yönetici ve kurumların_x000D_ turizm endüstrisi ile ilgili faaliyetlerdeki eşgüdüm eksikliği belirlenmiş olup, var olan eksiklikler ve ilçe turizmi ile_x000D_ ilgili sorunlara çözüm önerileri getirilmeye çalışılmıştır._x000D_ Ayrıca, yerel paydaşlara, turizm işletmelerine ve araştırmacılara destinasyon ile ilgili araştırma önerileri sunulmuştur.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".