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Enregistrement W3014523291 · doi:10.23912/978-1-910158-39-5-2748

The Role of Events for Winter Sport Tourism

2015· book-chapter· en· W3014523291 sur OpenAlexaboutno aff
Simon Hudson, Louise Hudson

Notice bibliographique

RevueGoodfellow Publishers eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismHospitalityOccupancyDestinationsOrder (exchange)AdvertisingEvent (particle physics)MarketingLocal communityGeographyBusinessPolitical sciencePublic relationsEngineeringFinanceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Events play a significant role in today’s society, and for tourism destinations they are important due to their tourist, social and cultural functions (Getz, 2007), as well as their role in local and regional development (Wood, 2005). First and foremost, events are a great anchor for attracting tourism, providing tourists with a prime opportunity to get to know the local culture and experience the essence of the place. During an event, visitors have a unique chance to interact with the local community, gaining a deeper experience of the ambience, customs and local culture. Events can also help in improving a place’s image, creating a window for positive media coverage. Finally, for the residents themselves, events are a unique occasion to celebrate the local culture and interact within the community – you can see examples of this in the opening Spotlight above. According to Jackson (2013), three industries in particular are shaping the growth of the events sector (see Figure 9.1). Firstly, the hospitality industry - be it hotels, restaurants or venues - has viewed events as a way of encouraging new clientele or increasing the yield of existing customers. This is the case for the World Ski and Snowboard Festival held in Whistler, Canada every April in order to increase occupancy rates at the end of the winter season. Hotel rooms are fully booked during the event, which spans two weekends in order to maximize occupancy rates.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0170,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,011

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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