Tourism Entrepreneurs Awareness Level of Knowledge Management: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Contemporary organizations, more importantly, tourism and hospitality sectors, are heavily based on knowledge intensive dimensions. As they are emerging industries, and these sectors face fierce competition and strive for modernization of their business activities. However, the aging workforce in these industries poses huge challenges for the process of modernization. Organizations in these sectors do not follow knowledge management mechanism. As the importance of knowledge management is not well materialized, a comprehensive study is required to understand the grounded reality based on current need for practicing knowledge management in these sectors. 
 Objectives: This study is conducted to identify various dimensions of knowledge management in tourism and hospitality sectors based on literature survey and to suggest managerial implications for managing knowledge in tourism and hospitality enterprises.
 Methods: within the framework of qualitative research, this study uses guided literature reviews, seminar discourses and general observation for collecting the data and analysis.
 Findings: This study has identified several dimensions that show shift of paradigm in knowledge management highlighting the importance of knowledge management in tourism enterprises. The study explores tourism entrepreneur's awareness level of knowledge management. Informed with the related theories of knowledge management, the study explores measures for achieving sustainable tourism development through effective knowledge management.
 Conclusions: The study indicates that in order to advanced performance of these sectors, the owners and tourism entrepreneurs strategically require implementing the principles of knowledge management effectively. 
 Implications: This paper may serve as instrumental as it attempts to analyze awareness level of tourism entrepreneurs on knowledge management providing evidences for its enhancement and development in Nepal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».