Place Images and Marketing Promotion of a City (Exemplified by Irkutsk)
Notice bibliographique
Résumé
We examine territorial marketing, a direction of regional policy, which is gaining increasing popularity across the globe; it emerged at the interface of marketing and socio–economic geography and is based on the notion of the uniqueness of each place. We discuss the methodological issues related to this direction and to its relevance to Irkutsk. A study is made of the use and prospects of the images of the city of Irkutsk as the tools for the promotion of the place and the attraction of migrants and tourists. The investigation was made at different geographical scales: regional (Irkutsk–Baikal); microgeographical toponymics, and statistical analysis of the individual perception of the city. Use was made of different investigation techniques: a multi–scale treatment of the same geographic phenomena against the background of the world, the country, the region and the agglomeration; analysis of the city’s recreational–geographical location as a variety of the economic–geographic location; comparison of street names according to the locality of the names, that is, the extent to which they are connected with the history and culture of the city as well as according to their popularity and content analysis of texts and images taken from the Internet and belonging both to tourists and to local residents, and images in the field of emotions. Some recommendations are made for the use of the images of the city in its marketing promotion. It is pointed out that the identified images were used in practice; in particular, in designing the historical № 130 Quarter in Irkutsk where timber representing one of the city images was widely used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».