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Enregistrement W2902067238

Kanadan imago matkailumaana

2018· article· fi· W2902067238 sur OpenAlexaboutno aff
Laura Hämäläinen

Notice bibliographique

RevueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2018
Typearticle
Languefi
DomaineSocial Sciences
ThématiqueResearch in Social Sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImagoBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tässä opinnäytetyössä selvitetään, millainen imago Kanadalla on suomalaisten matkailijoiden silmissä. Tavoitteena on tutkia, millaisia ennakko-odotuksia suomalaisilla matkailijoilla on Kanadasta ja mikä heitä kiinnostaisi siellä eniten.\n\nKanada ei lukeudu suomalaisten suosituimpiin matkakohteisiin, vaikka maalla olisi matkailijoille paljon tarjottavaa. Kanadasta löytyy suuria kaupunkeja, kuten Toronto, Vancouver ja Montreal, joissa voi tutustua niin kanadalaisten urbaaniin elämänmenoon, taiteeseen, kuin ruoka- ja juomakulttuuriinkin. Kanadan upea luonto Kalliovuorineen, metsineen ja kansallispuistoineen sen sijaan tarjoaa mitä erilaisimpia aktiviteetteja luontoelämyksistä ja seikkailuista pitävälle matkailijalle.\n\nOpinnäytetyössä käsitellään imagon, mielikuvien, maineen ja brändin määritelmiä ja samalla perehdytään siihen, millaisia mielikuvia Kanadan matkailusivusto pyrkii herättämään. Tämän perusteella toteutettiin kvantitatiivinen tutkimus ja luotiin Webropol-kysely, jolla kartoitettiin suomalaisen matkailijan mielikuvia ja vastaavatko ne sitä, millaisena Kanada haluaisi tulla nähdyksi.\n\nKyselyyn vastasi 172 henkilöä, joista 32% oli vieraillut aiemmin Kanadassa. Tuloksista kävi ilmi suomalaisten myönteinen mielikuva Kanadasta kuin myös sen asukkaista. Maata pidetään turvallisena, kiinnostavana ja monipuolisena kohteena, jonka ylivoimaisesti suurin vetovoimatekijä on luonto. Kiinnostavinta Kanadassa tulosten perusteella olivat luontoelämykset, kaupungit, joista erityisesti Toronto ja Vancouver, sekä seikkailuaktiviteetit. Tulosten perusteella on selvää, että Kanada kiinnostaa suomalaista matkailijaa, mutta sinne matkustamista tulisi motivoida enemmän.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0050,012
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,016

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,308 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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