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Enregistrement W3152175847

Micro, Small And Medium Enterprises And Social Networks In Tourism Industry In Manzanillo, Colima, Mexico

2014· article· en· W3152175847 sur OpenAlexaff
J. C Sosa, Andrée Roy, Adriana Bautista

Notice bibliographique

RevueProceedings of International Academic Conferences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismBusinessProduct (mathematics)Social mediaMarketingFace (sociological concept)Point (geometry)Service (business)GeographySociologyComputer scienceWorld Wide Web
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, the use of social media has become an important tool to introduce new products and services in the world. However, in some countries social networks are very important to show what the company is and what they are doing with their businesses, it means that they sharing everything with their customers, like products, services, goals, some cases they try to educate their public about the use of the product or service, among other things.When people started using social networks on the internet, these were conceived as a mean to communicate with relatives or friends. However, with time, the social networks have evolved to a point that they now allow people to use them to generate sales and increase the competitiveness of enterprises.The purpose of this research is to demonstrate the lack of training and knowledge about the use of social networks by local businesses and the barriers they face when they decide to use them as sales platforms, and to demonstrate the impact it could have on their businesses. Four SMEs located in Colima State in Mexico were studied, selected to be sufficiently successful and representative in terms of industry and size, for theoretical generalization purposes. These tourism SMEs stem from various sectors, such as: travel agencies, tour operator, hotel and restaurant. Data were collected through semi-structured tape-recorded interviews, ranging approximately one hour and a half each, with the owner-manager or the manager responsible for social media. Interview transcripts were then coded and analyzed following Miles and Huberman?s (1994) prescriptions with the assistance of the Atlas.ti application.The results allow us to conclude that the investigated companies believe that the use of social networks is extremely important to be able to compete in the market. However, due to a lack of training, they were not able to implement properly the utilization of social networks in their companies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2014
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