English for Tourism and Hospitality Purposes (ETP)
Notice bibliographique
Résumé
The quick development of the tourism and hospitality industry can straightly influence the English language which is the most widely used and spoken language in international tourism in the twenty-first century. English for tourism has a major role in the delivery of quality service. Employees who work in the tourism and hospitality industry are entirely and highly aware of its importance and they need to have a good command of English in their workplace. English for tourism and hospitality has been categorized under English for the specific purpose (ESP). It is an important and dynamic area of specialization within the field of English language teaching and learning. The necessity of teaching English for professional purposes and specifically in the area of tourism is irrefutable. Language proficiency is very important and essential in all professional fields specifically in the tourism and hospitality industry due to its specific nature and concepts. Thus, it is required that the educators understand the practical applications of this approach. This paper aims to provide an overview of the purpose of teaching ESP (English for Specific Purposes) and ETP (English for Tourism Purposes) to the learners and users. In addition, characteristic features of ESP and ETP concerning course development, curriculum planning, learning style, material development, English efficiency, types of activities and evaluation are outlined. Determining the ESP concepts and elements provides specific English instruction that could help the learners be well-prepared for meeting their workplace requirements.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,016 |
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 ».