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Enregistrement W4221132956 · doi:10.25035/visions.24.01.10

Mass – Market US – Caribbean Cruise Travel During the COVID-19 Pandemic: Implications for Culinary Tourism

2022· article· en· W4221132956 sur OpenAlexaff
Shayan S. Lallani

Notice bibliographique

RevueVisions in leisure and business · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCruise Tourism Development and Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCruiseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)TourismPandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)GeographyBusinessVirologyMedicineOceanographyOutbreakInternal medicineGeologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Culturally themed dining is a popular offering on mass-market cruises operating in the US-Caribbean market, with companies often marketing these experiences as opportunities for immersion in societies perceived as foreign. The COVID-19 pandemic impacted every aspect of cruise ship dining. As an intimate activity that brings people together through the sharing of food and culinary memories, dining on cruise ships as it was pre-pandemic is no longer feasible during a global event that asks people to stay apart. Cruise lines and authorities responsible for regulating the industry have implemented important safety measures to protect passengers and crew onboard, as well as locals at destination cruise ports. This article argues that these same safety considerations obscure advertised representations of cultural authenticity in spaces of dining, reducing the possibility that guests will view cruise dining as opportunities for culinary tourismas immersion in the societies represented. In considering how COVID-19 restrictions and mandates have unintendedly impacted the production of culinary tourism on cruise ships and at ports of call, this work seeks to pave the way for future research on the pandemic's implications for cultural tourism.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,288 · 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'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
Publié2022
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Résumé présentoui

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