Marketing destination Niagara effectively through the tourism life cycle
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to address reasons why destinations stagnate and lose visitor numbers and to offer a series of methods, which stakeholders can employ to assist with rejuvenation efforts. Design/methodology/approach The paper is based on a limited literature review of Butler's Tourism Area Life Cycle (1980). The academic theory is applied to the on‐going situation that is occurring in the Niagara region of Canada, although the insights are applicable to other tourism destinations that are facing stagnation and decline. Findings While Niagara tourism is currently experiencing a decline in visitor numbers brought about by a series of factors, the destination has the opportunity to rejuvenate its offering. Key components of the rejuvenation include collaboration, strategizing, developing a destination brand that resonates with existing and future visitors and incremental and revolutionary innovation. Once these key elements are in play, the destination should see visitor numbers rebound if not surpass previous high water marks. Originality/value This paper is of value to destination marketing officials and entrepreneurs who may believe visitation numbers are lower as a result of a variety of external factors including rising fuel prices, global warming, terrorism threats, changing passport regulations, SARS, hurricanes, tsunamis, and other concerns. By understanding the signals associated with stagnation, destination stakeholders will be in a position to take proactive actions designed to rejuvenate the destination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».