IMAGEM DE EVENTOS TURÍSTICOS: PERSPECTIVAS DO FESTIVAL BRASILEIRO DA CERVEJA, BLUMENAU - SC
Notice bibliographique
Résumé
Os festivais estão em crescimento tanto no Brasil como no mundo. Esses eventos ajudam a preservar costumes e tradições dos destinos turísticos e contribuem positivamente para imagem e economia local. Este artigo analisa a imagem do 5º Festival Brasileiro da Cerveja, realizado em Blumenau, Santa Catarina, a partir da perspectiva do público que frequenta o evento. Foi utilizado como base teórico-metodológica o estudo de Deng, Li e Shen (2013), Developing a measurement scale for event image. Para o cumprimento do objetivo proposto realizou-se uma pesquisa descritiva com método quantitativo e levantamento do tipo survey. Utilizou-se como instrumento de coleta de dados um questionário estruturado, aplicado com 507 visitantes que passaram pelos quatro dias de evento em março de 2013. Por meio dos resultados da Modelagem de Equação Estrutural, verificou-se que as Fontes de Informação exercem influência sobre a Imagem de Evento. A dimensão Tema é a que melhor representa a escala de Imagem de Evento, e os Meios Digitais melhor representam as Fontes de Informação. Palavras-chave: Eventos. Festivais. Imagem. Festival Brasileiro da Cerveja.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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 ».