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Enregistrement W4312197828 · doi:10.1079/tourism.2022.0042

Social Justice in the Hospitality Industry – Better Pay Equals Better Employees and a Better Hotel

2022· article· en· W4312197828 sur OpenAlexaffabout
Rachel Dodds

Notice bibliographique

RevueTourism Cases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHuman Resource and Talent Management
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingHotel industryHospitality industryShareholderBusinessOrder (exchange)MarketingHospitalitySalaryTurnoverOccupancyManagementOperations managementFinanceEconomicsTourismEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It was July 2 and Trina White, the General Manager (GM) of the Parkside Hotel in Victoria, Canada was sitting in her office. She had just reviewed her occupancy figures and realized her costs for labour in her hotel needed to change in order to address the 89% turnover in staffing. In the past year, turnover had cost the hotel CA$202,000 in annual costs, which was close to what was spent on the overall marketing of the business. Victoria is a relatively small city with lots of hotels so it was hard to find staff but the cost to constantly train new staff was not feasible and something needed to change. Later that week, Trina would have a meeting with the shareholders of the hotel but what was she going to suggest?

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0190,023
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeQualitatif
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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