The hospitality and tourism industry in Canada: innovative solutions for the future
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to provide practical solutions to the strategic question: “The hospitality and tourism industry in Canada: what are the main challenges and solutions?”. It aims to capture the essence of scholarly contributions made by 25 Canadian experts and provide a conclusion to the Worldwide Hospitality Themes (WHATT) theme issue (v.9, n.4) dedicated to Canada. Design/methodology/approach The paper draws from key concepts, suggestions and solutions written by 25 Canadian authors in the previous papers of this theme issue. It is worth noting that these authors together have more than 700 years of experience in managing, operating and teaching all aspects of the tourism and hospitality industry. The paper presents nine summaries in the following order: the state of the industry (introductory article); finding innovative solutions for HR challenges (four articles); and new trends and innovation (four articles) Findings In conclusion, 20 recommendations relating to human capital enhancement, as well as general suggestions, are made to embrace useful trends and innovative thinking for future progress in Canada’s hospitality and tourism industry. Practical implications As this paper is a combination of many perspectives from nine co-authored articles, there is no single focus to draw common conclusions. For further information and analysis, it is recommended that the relevant articles from this theme issue be reviewed. Originality/value Readers interested in the Canadian hospitality and tourism industry will find this paper to be of interest.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,008 |
| Communication savante | 0,020 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».