How should Canadian tourism embrace the disruption caused by the sharing economy?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to answer two questions: What is the sharing economy? and How is the sharing economy affecting tourism in Canada? Design/methodology/approach The foundation of this paper was laid during a major industry event held in Ottawa in 2016 – the Ontario Tourism Summit, an annual industry conference organized by the Tourism Industry Association of Ontario (TIAO), attended by 650 industry participants. This paper is based on presentations made at the summit. The article provides key information on Airbnb and the role of TIAO in the context of shared economy. Findings Companies such as Airbnb, Uber and Turo have made the concept of sharing economies an everyday concept. As sharing economy is considered as a phenomenon that is here to stay, Canadian tourism and hospitality industries should embrace the disruption caused by it and ensure that this is done for mutual benefit of all stakeholders. Five key suggestions are made by the authors in their conclusions. Practical implications As this paper is mainly based on the authors’ viewpoints, prior to implementing their recommendations, further dialogue with all relevant stakeholders is needed. Originality/value This paper draws upon the authors’ experience working with Canadian tourism companies and incorporates their thoughts for practical solutions.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,021 |
| Communication savante | 0,021 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».