Diseño de un producto turístico para los viajeros procedentes de la Comunidad Autónoma de Galicia a La Habana
Notice bibliographique
Résumé
Las agencias de viajes, en la etapa pos COVID-19 deberán orientar sus estrategias a priorizar la atención a aquellos mercados emisores de turismo, que presentan una recuperación mayor, y al diseño de nuevos productos. En esta situación se encuentra Cuba, al ser uno de los países que con más rapidez se restaura de la crisis. Atendiendo a que la Comunidad Autónoma de Galicia, se encuentra entre las que más emite viajeros al exterior y la existencia de profundos lazos históricos que la unen a Cuba, se precisa de productos turístico que en las condiciones de pos COVID-19, se adecuen a este segmento. La presente investigación se orienta al estudio del nivel de desarrollo de productos turísticos vinculados al patrimonio gallego en la ciudad de La Habana para, en consecuencia, proponer el diseño de una excursión turística para el mercado de demanda procedente de la Comunidad Autónoma de Galicia. Con dicho propósito, se emplearon métodos teóricos y empíricos, que permitieron realizar un análisis integral del comportamiento de dicho segmento. Se utilizó un procedimiento metodológico para el diseño de productos turísticos, aplicado en tres fases, que incluyó técnicas como la segmentación por beneficios, el método Delphi y estudios de factibilidad económica y financiera. Los resultados arrojados por la investigación reflejaron que, con la puesta en marcha de la excursión Habana Gallega se podrá satisfacer el segmento de demanda identificado en las condiciones de pos COVID-19; de igual forma quedó demostrado que el producto es viable cualitativa y cuantitativamente.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».