Key challenges in wine and culinary tourism with practical recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose – The purpose of this paper is to present recommendations for future growth and continued success of wine and culinary tourism in the Niagara region. Design/methodology/approach – Through industry interviews with practitioners, researchers and stakeholders the recommendations of this paper were formed. Secondary research examined the issues and advances made in other area of the globe specific to wine and culinary tourism. The research is intended to cover the issues associated with advancing an industry sub‐sector that is still growing but will reach maturity in not‐so‐distant future. Findings – In Niagara's wine and culinary tourism sector, there is a renewed call for industry specific research. Furthermore, linkages across the border are recommended to increase tourism revenue both in the USA and Canada. There is need to create more domestic awareness of the changes. Additionally, in order to attract one‐time visitors back to the region, it is important to enhance service through increased service training. There also exists a need for cooperation and coordination within the industry at all levels. The final recommendation is to advocate for signage and specific information to varied segments of the wine and culinary target market sub‐sets to deal with the differences in consumer motivations and preferences. Originality/value – The relevant conclusions and recommendations listed will assist practitioners to continue the forward momentum of wine and culinary sectors in Niagara and around the world.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».