Engelli Bireylerin Otel İşletmelerinde Karşılaştıkları Sorunlar
Notice bibliographique
Résumé
ÖzEngelli bireylerin turizme katılımlarını arttırmanın yolu, onların otel işletmelerinde rahat edebilmeleri ve sunulan hizmetlere rahat bir şekilde ulaşabilmelerini sağlamaktır.Engelli bireyler gerek otel işletmelerinde gerekse günlük hayatta değişik zorluklarla karşılaşmaktadır.Bu çalışmada engelli bireylerin otel işletmelerinde karşılaştıkları sorunlar ve çözüm önerileri ortaya koyulmaya çalışılmıştır.Çalışmada yarı yapılandırılmış görüşme tekniği uygulanmıştır.Görüşme sorularını içeren bir adet görüşme formu oluşturulmuş ve Burdur ilinde ikamet edip Antalya bölgesinde bulunan çeşitli 4 ve 5 yıldızlı otel işletmelerinde konaklayan 15 engelli misafir ile görüşmeler gerçekleştirilmiştir. Verilerin analiz kısmında betimsel sistematik analiz tekniği ve frekans analizi tekniğinden yararlanılmıştır Araştırma sonucunda engelli bireylerin otel işletmelerinde karşılaştıkları en önemli sorunların; otellerin mimari yapısının engelli misafirler için uygun olmaması, otel personelinin engelli misafirlerle etkin ilişkiler kurabilmesi noktasında yaşanan sorunların yeterli eğitime sahip olmamaları ve engelli bireylere karşı ilgisiz tutumlarından kaynaklanmakta olduğu ortaya çıkarılmıştır.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,003 |
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 ».