Island tourism: destinations: an editorial introduction to the special issue
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This editorial aims to situate the papers chosen for this special issue within academic literature and identify their contributions to new knowledge. Design/methodology/approach The editorial first discusses tourism research literature pertinent to the idiosyncrasies of destination management in island contexts. Second, the paper identifies the contributions made to this field by the authors and the implications of their innovative research for island tourism and destination management. Findings Each paper contributes, in its way, to the field of island tourism, either by integration of explorations of theory, shifting paradigms or revealing new knowledge. This special issue contains two seminal papers by top academic leaders of the fields of islandness and HRM in island destinations. It also presents papers that comment on destination management issues at macro and micro levels. Originality/value Collectively this collection of papers offers new perspectives concerning the challenges of creating destination image in peripheral locations, the impacts of global mobilities (inward and outward) on destination labor markets, models for sustainable destination development, the welcome extended to visitors and returning locals by island communities, destination positioning strategies and service interactions.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».