Resident Impacts for Queer Film Festivals: Assessing Benefits And Loyalty in Vancouver, British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Within tourism and hospitality, research and focus on the festival and event industry has been increasing. However, research on smaller art and culture festivals has been lagging. Small to medium-sized art and culture festivals and events are key contributors to society and impact well-being for local communities, resident attendees, and tourist attendees. More specifically, queer film festivals are experiencing a rapid increase in both quantity of festivals worldwide and total attendance at festivals in recent years. These festivals, which celebrate LGBT2Q+ (Lesbian, Gay, Bisexual, Trans, Two-Spirit, Queer, and additional identities) people and communities, have a key place as history makers, storytellers, and community gathering places within the LGBT2Q+ community. The current research examined the diversity of attendees at the 31st annual Vancouver Queer Film Festival (VQFF) in 2019. VQFF is an initiative of Out on Screen, a LGBT2Q+-oriented organization based in Vancouver. The 31st edition of VQFF in 2019 attracted nearly 10,000 people over the 100+ film screening sessions during the 11-day festival. An examination of sociocultural impacts of VQFF on the local community and resident attendees' expectation for future programming was completed using a 54-question Qualtrics survey. Questions were asked about future programming, community benefits, subjective well-being, cultural/educational impacts, and demographics. With a sample size of 362, a structural equation modeling analysis showed a direct relationship between cultural/educational benefits, community benefits, and subjective well-being. In addition, community benefits and subjective well-being contributed positively to loyalty with an indirect connection between cultural/ educational benefits and loyalty. Regarding future programming, respondents had higher interest for art and cultural-related programming as opposed to education-related activities. Implications for industry and researchers as well as future research areas are discussed.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».