Contrastive Analysis on Recommendations for Tourists Visiting Culturally Diverse Metropoles: Brussels vs. Toronto
Notice bibliographique
Résumé
It is rare that one would ever find themselves mentioning Toronto and Brussels in the same sentence other than perhaps when talking about one topic: demographic makeup. But when showcasing their home to the world, how do locals use multiculturalism (or not) to talk about or promote a cultural experience? To further investigate any potential latent differences and similarities, TripAdvisor forums pertaining to tourism in both Toronto and Brussels were analysed. The data retrieved throughout these forums served as the backbone for a survey to be administered to locals from each city. The instruments aimed to identify trends on whether locals from either city promote multicultural activities and food or rather perhaps elements of national culture. The study revealed that there were no overwhelming differences between the way locals from either Toronto or Brussels sell their city to tourists. Noteworthy was the discovery that Brussels locals who speak three or more languages responded with more positive attitudes towards encouraging locals to explore all neighbourhoods of their city and to try ethnic food. Along those same lines, when asked about the types of cuisine a local would recommend, nearly all Toronto participants indicated that they would suggest that tourists eat ethnic food whereas almost all those from Brussels responded that they would recommend Belgian food.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».