Can all sectors of the hospitality and tourism industry be influenced by the innovation of Blockchain technology?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to provide a general introduction to Blockchain technology and how it can be used within the global hospitality industry. In particular, this paper speaks to three industry sectors where Blockchain technology is currently in use. Design/methodology/approach This paper draws on the perspective of an academic who also continues to serve as an industry practitioner within the field of hospitality technology. To this end, the paper provides several examples as to how Blockchain technology can be used to further advance the hospitality profession within a number of different industry sectors. Findings Blockchain technology is being used now within the hospitality industry for both practical and strategic purposes. It can be used in most sectors of the profession and will continue to be used within the hospitality industry for many years ahead. The technology is still relatively new and will continue to become more advanced and sophisticated with the passage of time. Practical implications Many hospitality industry examples are provided as to how Blockchain technology can be used to improve operational effectiveness, efficiencies and overall profitability. Originality/value This paper adds value and contributes to the literature relating to Blockchain technology applications in the international hospitality industry. It represents current and future use that can and should be taken into consideration by both the hospitality industry and academia.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».