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Enregistrement W2899754997 · doi:10.1079/tourism.2022.0009

The Social Practice of Care Hotel Vacations

2022· article· en· W2899754997 sur OpenAlexaboutno aff
B. Bargeman, Greg Richards, Marleen Charante-Stoffelen

Notice bibliographique

RevueTourism Cases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessPublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Due to the increase in the number of elderly and people seeking medical care, the hotel market with a blend of care and leisure experiences is expected to grow in the future ( Han, 2013 ; Karuppan & Karuppan, 2010 ; Laesser, 2011 ). The role of care hotels as an intersection between the care and the tourism sectors makes a vacation in a care hotel an interesting social practice to study. In this contribution a social practices approach ( Spaargaren, 1997 ) is applied to investigate how demand and supply interact during a care hotel vacation. Semi-structured interviews are used to identify successful and less successful interactions or practices between senior guests and personnel in five Dutch care hotels. These interactions are related to materials (care and leisure facilities), competences (skills and empathy of the personnel) and meanings (motivations and aspirations of guests) in the care hotel practice (see Shove et al., 2012 ). The results show that a social practice approach combined with a qualitative research method may be more suited to analysing the complex encounters between guests and personnel during care hotel vacations than more traditional theories from service or experience quality studies. Simultaneously, this study makes clear that we need to develop alternative qualitative (and/or quantitative) research methods to study more privacy-related or intimate practices or rituals as in the case of care hotels. VIU logo WLCE logo Information Vancouver Island University World Leisure Centre of Excellence © Bertine Bargeman, Greg Richards and Marleen van Charante-Stoffelen 2018

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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