MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W29577868 · doi:10.2174/1871529x18666180326120638

A Framework for Tourism Destination Marketing in Network Destination Structures

2011· dissertation· en· W29577868 sur OpenAlexfundno aff
David Ermen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDestination marketingTourismMarketingBusinessAdvertisingDestinationsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tourism destinations are an essential part of the tourism system and are the place where most tourism consumption occurs. In order to achieve a competitive advantage in the market place, individual destinations need to market themselves and provide a service that fulfils the guests needs. This is complicated by the fact that destinations are made up of a multitude of heterogeneous actors that provide the complete tourism experience together. The management of the destination system is facilitated through networks, which provide the governance structure or framework for the destination to function. This thesis analyses the structure of these networks at the normative, strategic and operative management levels to determine the effect they have on the destination. \n \nThe major bodies of theory used in this thesis are the destination marketing and management literature, drawing heavily on the Swiss tourism and management perspectives, and network theory to examine relationships between actors within the destinations. The Swiss school of tourism management uses an integrated systems approach to tourism planning, applying managerial models to tourism firms and regions. These are complemented by the networks literature, which can be used to analyse the interaction between different components or actors within a given system. Network analysis provides a foundation on which the destination system can then be analysed. \n \nQualitative theory building research allowed for more accurate delineation of destination network types for both research and managerial purposes. The empirical research examined three case studies; Wanaka in New Zealand, Åre in Sweden, and St Moritz in Switzerland to determine how the networks affect the destination management. Interviews with relevant actors in each destination were used to collect data. Secondary documents provided further insight into the cases. Each case was analysed individually first and then they were compared across cases. \n \nThe findings show that different network structures can be found at the three levels of destination management. The thesis presents new insights into destination networks that take into account the relationships between actors within the destination at the normative, strategic and operative management levels. This provides the framework for destination marketing and other destination wide activities. These activities provide the basis for a sustainable competitive position for the destination. \n \nThis thesis contributes to the destination marketing literature in three ways. First, The thesis integrates the Swiss tourism and management literature with English literature to suggest a new framework for analysing destinations, based on three levels of management. Secondly, it operationalises this model in three international case studies and clearly differentiates between different types of destination networks, providing criteria for their analysis. Thirdly, the results of the research distinguish key success factors for operating in networks at the three different management levels. \n \nIn addition, the sources of influence for actors in these networks and success factors for operating at each of the three levels provide a resource for tourism managers to improve the marketing and management of their destination.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,004

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,338
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetDigital Marketing and Social Media→Travaux en français237 207→