MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3006788433 · doi:10.3390/su12051741

Touristic Stakeholders’ Perceptions about the Smart Tourism Destination Concept in Puerto Vallarta, Jalisco, Mexico

2020· article· en· W3006788433 sur OpenAlexaff
José Luis Cornejo Ortega, Christopher D. Malcolm

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismSustainabilityMarketingDestinationsDelphi methodBusinessGeographyCorporate governancePerceptionAdaptation (eye)Computer sciencePsychologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The smart tourism destination (STD) is an adaptation of the smart-city concept into a tourism destination. Smart cities relate to the urban use of technologies and internet in order to improve economic growth, quality of life, efficient management of resources, and generation of governance processes and social participation. This paper aims to highlight the perception that different tourism experts in Puerto Vallarta have about intelligent tourism destinations. The working method of this research was through a Delphi study to analyze the responses of local experts on the status of STD´s and their future trends. The experts’ perceptions on the concept’s definition, regional capacity for innovation, technological components, linking, and sustainability was analyzed. Experts perceived an optimistic scenario for STD in Puerto Vallarta, Jalisco, México. The participants in this study value the factors that determine the implementation of STDs as determinants; there are at least three of them: Training, Investment, and Governance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations42
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainabilityMême sujetDigital Marketing and Social MediaTravaux en français237 207