Notice bibliographique
Résumé
Research on wine tourism has expanded rapidly since the early 1990s with approximately two thirds of the literature coming from Australia and New Zealand, countries with not only substantial wine tourism but also a long record of wine marketing research. Of the remaining literature the dominant source countries for research are Canada and the US. Seven themes are identified from the literature and are discussed in turn: the wine tourism product and its development; wine tourism and regional development; the size of the winery visitation market; winery visitor segments; the behavior of the winery visitor; the nature of the visitor experience; and emerging area of research on the biosecurity risks posed by visitors. For each of the themes future research challenges and issues are identified. The review concludes by noting that although there is now a significant catalogue of research in the field, methods are still relatively crude and studies still tend to be regionally focused and quite generic in nature. There is therefore a need not only to improve the means by which results from different locations and populations can be compared but also to employ greater sophistication in the employment of qualitative and quantitative techniques in their examination.
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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 | 0,034 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,025 |
| Communication savante | 0,037 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».