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Enregistrement W4382318376 · doi:10.1080/10963758.2023.2227971

Pathological Evaluation of Using Scenario Planning in Academic Theses Focusing on Tourism-Related Subjects

2023· article· en· W4382318376 sur OpenAlexaff
Haywantee Ramkissoon, Amirali Kharazmi, Leila Kharazmi, Omid Ali Kharazmi

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospitality & Tourism Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismCategorizationContext (archaeology)Futures contractKnowledge managementField (mathematics)Medical educationPsychologyPublic relationsSociologyMarketingBusinessPolitical scienceMedicineComputer scienceGeographyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the increasing number of studies using the scenario planning (SP) approach, particularly in the field of tourism, the aim of the present study is to evaluate the challenges and deficiencies in theses that have employed Futures Studies (FS) using the SP method in the context of tourism, and then categorize these challenges into groups that describe them. Twenty-three in-depth interviews were carried out with university graduates, as well as university professors. Data analysis was performed using MAXQDA software. The results show the most important challenges of using this method include 1) inadequate knowledge of the students about FS research methods, 2) not knowing the nature of uncertainties, especially in the tourism context, 3) research topics being inconsistent with the needs of the Iranian tourism sector, and 4) the lack of facilities to share FS knowledge between the universities that are active in tourism area in Iran. Recommendations are provided to address these challenges.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,302 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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