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Enregistrement W4220908257 · doi:10.1079/tourism.2022.0018

Successful Winter Tourism Destinations

2022· article· en· W4220908257 sur OpenAlexaffabout
Amanda J. Johnson, Christine M. Van Winkle

Notice bibliographique

RevueTourism Cases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismVisitor patternDestinationsResource (disambiguation)ExcellenceRecreationGeographyClimate changeEnvironmental resource managementPolitical scienceAdvertisingEnvironmental planningMarketingBusinessEcologyComputer scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate, whether warm and sunny or cold and snowy, can complement tourism by providing favourable conditions for visitors and their desired activities. As a result, climate is often a main resource upon which tourism destinations depend. Extreme or unpredictable weather may be viewed as unfavourable for attracting visitors. However, even seemingly inclement climate conditions can be used as a resource in tourism. Existing research does not demonstrate how outwardly negative climate conditions might influence destination image, destination selection, and local tourism development. This case study examines how cold climates present both a challenge and an opportunity to developing and promoting an area for tourism. Here we outline how The Forks National Historic Site, located in Winnipeg, Manitoba and a popular summer destination was successfully re-framed as a cold-weather attraction. This case study represents a specific instance of how a tourism destination may highlight a unique feature, such as a frozen river. Readers will understand how harsh weather can become an uncommon resource that facilitates tourism and recreation and enhances overall visitor experience. As such, this case study presents a specific example of how various stakeholders came together to offer a unique experience and transformed an otherwise negative climate condition into a positive and desirable aspect of the destination. VIU logo WLCE logo Information Vancouver Island University World Leisure Centre of Excellence © A.J. Johnson and C. Van Winkle, 2015

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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