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Enregistrement W3029358441 · doi:10.1108/ijtc-09-2019-0162

Blending foodscapes and urban touristscapes: international tourism and city marketing in Indian cities

2020· article· en· W3029358441 sur OpenAlex
Alberto Amore, Hiran Roy

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Tourism Cities · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensBecton Dickinson (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDestinationsTourismExploratory researchMarketingGeographyPromotion (chess)Government (linguistics)AdvertisingBusinessPolitical scienceSociologySocial sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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