Segmenting the audience attending a military music festival
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to propose and introduce a new classification model to segment a nation’s cultural tourists based on their motivations to travel to a military music festival. Little research is apparent about the types of people, and their motivations, who attend these types of festivals. In addition, the research investigates the impact of military music festivals on the concepts of patriotism and national identity. Design/methodology/approach The research approach involves empirical testing of a Canadian audience attending the Royal Nova Scotia International Tattoo, a longstanding annual musical event held in Nova Scotia, Canada, that pays tribute to the country’s military heritage. A proposed classification model that includes two dimensions is applied, which investigates: motivation to attend the event and kinship to Canada’s military and naval traditions. Findings Findings provide a better understanding of the diversity of the Canadian cultural tourist audience attending a military music display in terms of tourists’ demographics, experience of the show and the desire to return. This research also provides new insights as to the ability of a military musical event to arouse emotions of national pride, patriotism and strengthen national identity. Originality/value This research is important to event sponsors and organizers of military music events as they attempt to maintain productivity and attendance growth in an increasingly competitive entertainment environment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».