Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose – This paper seeks to develop a framework for comparisons and benchmarking between wine tourism destinations. Design/methodology/approach – A regional case study was undertaken, including data from a survey of 23 wineries in Canada's Okanagan Valley, British Columbia. The survey provides the winery perspective on development of wine tourism, as well as opinions on what should be done to improve wine tourism. Findings – Wineries were found to be pursuing tourism developments, but kept little data on visitors and related spending. Their goals and opinions on what is needed in the region revealed that they are mostly oriented toward domestic, independent travelers. One hypothesis emerging from this case study is that the growth and increasing sophistication of wine tourism infrastructure, both at wineries and elsewhere in the region, is in large part a function of market potential. On the supply‐side, a critical mass can be facilitated through establishment of major, landmark wineries that are purpose‐built as tourist attractions. Practical implications – Using this profile of the Okanagan, implications are drawn for comparisons and benchmarking among wine tourism destinations, including a suggested process and measures. Research limitations/implications – The single case study limits generalizability to other destinations, and the achieved sample of wineries does not necessarily reflect the major corporate wineries in the Okanagan Valley. More systematic comparison of wine regions is recommended. Originality/value – This research makes an original contribution for applying the concept and method of benchmarking to wine tourism destinations. It is of value to the wine industry, destination marketers, and host community planners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».