Challenges and innovations in hotel operations in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to analyse key challenges Canadian hotels are facing, and to suggest innovative steps to make hotel operations in Canada more successful. Design/methodology/approach The foundation for this paper was laid during a well attended Worldwide Hospitality and Tourism Themes (WHATT) roundtable discussion between industry leaders and hospitality educators in May 2012. The subject of hotel operations is discussed in the context of the theme for the 2012 Canadian WHATT roundtable and the strategic question: “What innovations are needed in the Canadian hotel industry and how might they be implemented to secure the industry's future?” Findings The paper provides valuable information on hotel management and operations, and outlines innovative solutions to key challenges Canadian hotels are facing. Practical implications The paper highlights effective approaches to managing hotel operations. The authors propose segment‐specific, tailor‐made training sessions for the diverse workforce of today. Originality/value The paper draws on the authors' experience and observations to explain how hoteliers can implement innovative change that enables them to achieve greater operational success. As the team of authors represents both academia and the industry, including a former general manager of the largest hotel in Canada, this paper will be of immense value to students, educators, and researchers, as well as industry leaders.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».