Innovation within the Australian outdoor hospitality parks industry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Traditional innovation typologies within the extant literature are not compatible with the innovation levels found within the Australian outdoor hospitality parks (OHP) sector, given its tourism and small business characteristics. This paper seeks to introduce an innovation typology specific to the Australian OHP sector. Design/methodology/approach A two‐phase qualitative research method was employed, whereby 30 semi‐structured interviews were conducted with OHP operators/administrators who were identified as being “innovative” by four industry executives. Based on the 30 interviews carried out in Phase 1, six industry individuals who demonstrated a wider and deeper approach to innovation than the others were further interviewed in Phase 2. Findings A small percentage of Australian OHP industry operators and executive officers showcase a level of innovation that is beyond incremental in character, but is not radical, revolutionary or disruptive. This group of “strategic innovators” are the first to adopt ideas from other sources and adapt them to fit within the Australian context. These new ideas are introduced in three‐ to four‐year increments, providing the individuals with sufficient time to assess the market's reaction to the changes, and to measure increased value to their situation. The three‐ to four‐year time span dovetails with the length of time taken by the majority of competitors to imitate the new concepts. Originality/value The paper introduces an innovation typology applicable to the Australian outdoor hospitality parks sector.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».