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Enregistrement W4385839598 · doi:10.1080/02508281.2023.2243769

Navigating uncertainty: exploring festival and community events’ crisis management in three North American countries

2023· article· en· W4385839598 sur OpenAlex
Christine M. Van Winkle, Driselda Patricia Sánchez Aguirre, Bingjie Liu-Lastres

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueTourism Recreation Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisitor patternRecreationTourismEvent managementPublic relationsSociologyThematic analysisFeelingQualitative researchPolitical scienceManagementSocial sciencePsychologyMarketingBusinessSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic affected many industries, including the organisation of community events. One of the main consequences of the pandemic has been ongoing uncertainty. Defining and managing uncertainty is complex and has been explored from different angles; however, little has been written from the perspective of event and festival organisations. This study employs qualitative interviews with festival organisers in Mexico, the United States and Canada at two points during the pandemic. Based on Uncertainty Management Theory, we conducted a thematic and comparative analysis where the main objective was to explore how event organisers experienced uncertainty, which allowed us to identify causes, feelings, management, and consequences of uncertainty experienced by interviewees. We identified four pathways that describe the ways event organisers experienced uncertainty. The knowledge gained may provide insight into uncertainty in various recreation and tourism management contexts.

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,214 · 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