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Enregistrement W2808508618

MICE산업의 고용효과 및 경제기여도에 관한 국제비교 연구: 미국, 캐나다, 멕시코, 영국을 중심으로

2018· article· ko· W2808508618 sur OpenAlexaboutno aff
이창현

Notice bibliographique

RevueMICE관광연구(구 컨벤션연구) · 2018
Typearticle
Langueko
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Perception and Purchasing Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPosition (finance)GeographyAgricultural economicsEconomicsFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study analyzes the impact of the MICE Industries in terms of employment effect and economic contribution to the national economy(GDP) among US, Canada, Mexico, and UK. The results of this study are as follows: (1) US had the highest employment effect with 5.31 million people. UK, Mexico, and Canada had also high employment effect of 1.02 million, 783 thousand, and 341 thousand. (2) The total GDP contribution was the highest in the United States with $ 393.8 billion. It reached £ 35.9 billion in the UK, CAD$ 27.5 billion in Canada and US$ 25.1 billion in Mexico. (3) UK ranked highest with 3.83 percent of GDP contributions. US, Mexico and Canada also saw 2.4percent, 2.41 percent and 1.51 percent respectively, contributing to the economic contribution of the MICE Industries. It is also necessary for our nation to adopt internationally standardized methodology to analyse the employment effects and economic contribution of the MICE Industries. Also, it would be important to understand the relative position of our industry, comparing the results to other countries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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