Destination competitiveness in Russia: tourism professionals’ skills and competences
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose The purpose of this study is to address one of the main issues in Russia's efforts to enhance tourism competitiveness: to educate a qualified workforce at the university level. Design/methodology/approach A survey of tourism professionals was conducted to assess importance and performance toward a set of hospitality- and tourism management-related skills and competences. An importance-performance analysis was performed to identify relative strengths and weaknesses. Findings Russian professionals need improved competences with respect to sustainable management, marketing and research skills. Research limitations/implications The study is limited to surveying professionals in the western part of Russia (St Petersburg, Moscow, Krasnodar and Sochi). Nevertheless, its implications for curriculum reform and development should be considered in the whole country. Practical implications The study identifies specific areas for Russian universities to address and focus on in their curriculum reform and development efforts. Social implications Better education at universities enhances students' employability at the time that supports tourism firms to perform better. Both together help to boost tourism destination competitiveness and sustainability, favoring progress and socio-economic development. Originality/value Few studies have addressed human resource development in Russia. This study investigates the need for developing skills and competences in hospitality and tourism in Russia. This country has a significant potential for tourism development. Other countries with a developing tourism sector should benefit from the results of this study.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle