Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the professionalism of tourism in Sudurpaschim province of Nepal. Tourism is a multidimensional discipline which covers various tourism-related phenomenon- accommodation, food and beverage services, recreation and entertainment, transportation, and travel services. All these sectors require competent, efficient and skilled human resources to provide better services. In order to gain all these skills for professionalism employees get training, education and code of ethics through different organizations. So, professionalism of tourism is a process of obtaining competencies, skills, qualifications, and experiences for working effectively and appropriately in tourism sector. This paper is based on both primary and secondary data sources. Primary data are collected from semi-structured questionnaire, field observation, and key informants survey. Secondary data are collected from various sources- published and unpublished documents, journals and e-resources. The finding indicates that Sudurpaschim Province is a potential tourism development area. Its pristine natural and cultural diversities provide foundations for tourism development that encompass sites for emerging both religious and secular contexts. However, professionalism of tourism is a prerequisite for success in tourism industry. It supports to enhance knowledge, skills and practice through education and training programs. It requires a strong policy effort for identifying the effective professionalism that needs for increasing entrepreneurs' skills. It can only be achieved by the collective actions of professional organizations, state government and local governments.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».