Blending foodscapes and urban touristscapes: international tourism and city marketing in Indian cities
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Gateway cities such as Delhi, Mumbai and Kolkata are central in the tourist experience to India, yet the official government authorities and destination marketing organizations tend to underestimate the potential of these destinations to prospective and returning international tourists. In particular, there is little empirical research on urban tourism, food tourism and city marketing in the aforementioned cities. This paper aims to explore the scope for the promotion of Delhi, Mumbai and Kolkata as food urban destinations. Design/methodology/approach For the purposes of this study, a case study methodology using content analysis was developed to ascertain the nexus between food and tourism in the three observed cities. Materials were gathered for the year 2019, with a focus on brochures, tourist guides, websites and social media accounts for Delhi, Mumbai and Kolkata. A two-coding approach through NVivo was designed to analyse and report the findings. Findings The findings of the study suggest that the cities of Delhi, Mumbai and Kolkata fall short in positioning themselves as food urban destinations. Moreover, the study reports a dissonance between the imagery of Delhi, Mumbai and Kolkata portrayed to international tourists through induced images and the food-related experiences available in the cities. This divide reflects a pattern in destination marketing in India observed in previous research. Research limitations/implications The exploratory nature of this study calls for more research in the trends and future directions of food tourism and urban marketing in Indian cities. Moreover, this study calls for further research on the perceptions of urban food experience in Indian cities among international and domestic tourists. Practical implications A series of practical implications can be drawn. First, urban and national destination marketing organizations need to join efforts in developing urban marketing campaigns that place food as a key element of the urban experience. Second, cities worldwide are rebranding themselves as food destinations and Indian cities should reconsider local and regional culinary traditions as mean to reposition themselves to food travellers’ similar niche segments. Social implications The quest for authenticity is central in the expectations of incoming tourists. Moreover, the richness and variety of local and regional food in the cities analysed in this study can enhance urban visitor experience, with obvious economic and socio-cultural benefits for the local businesses and residents. Originality/value This study is the first of its kind to provide preliminary evidence on the nexus between food and tourism in Indian cities. Building from the literature, it developed a conceptual framework for the analysis of food tourism and urban branding and shed light on a currently overlooked aspect of incoming tourism to India.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».