The Use of Intelligence in Tourism Destination Management: An Emerging Role for DMOs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over time, the acronym DMO has evolved from a meaning centered on marketing (i.e. Destination Marketing Organization) to a meaning centered on management (i.e. Destination Management Organization). Expanding the role of DMOs to one of management implies a greater need to engage stakeholders both within the destination and external to the destination. We assert that this places the DMO in a fundamentally unique position of being a boundary spanner between the internal destination environment and the external competitive environment. This boundary‐spanning role requires higher capabilities in knowledge management. The successful DMO of the future will be an intelligent agent of the destination that is able to identify, engage and learn from disparate stakeholders both within and outside the destination. It must acquire, filter, analyze and prioritize data and information from various sources to create knowledge that can be used to fulfill its role in destination management. Our paper is conceptual in nature, advocating an organizing framework to help understand the DMO's role as an intelligent agent that acts as a boundary spanner between the destination and the external competitive environment generating and disseminating knowledge. Outside the destination, the DMO must gain knowledge about the competitive environment, opportunities and threats, and trends that will change the future competitive landscape. Within the destination, the DMO must use this knowledge to strategically assess the strengths and weaknesses of the destination, align the resources of stakeholders and develop adequate competencies to formulate a strategy that is both competitive and sustainable. We conclude with a set of prescriptions for destination managers seeking to create an intelligent DMO that maximizes their knowledge management capabilities. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».