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Enregistrement W4406467109 · doi:10.54055/ejtr.v39i.3841

(De)regulating access to tourism and hospitality professions: The case of Portugal

2025· article· en· W4406467109 sur OpenAlexaff
Faruk Seyitoğlu, Carlos Costa, Mariana Martins, Ana Maria Malta

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Tourism Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHospitality and Tourism Education
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismHospitalityHospitality industryBusinessMarketingPolitical sciencePublic relationsRegional scienceSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the perceptions of key stakeholders responsible for tourism and hospitality (T&H) organisations in Portugal regarding deregulating access to professions in T&H labour. A qualitative research approach was utilised. Through in-depth interviews, data was collected purposefully from the participants. According to the qualitative findings, opinions on regulating and deregulating professions in T&H labour emerged as against deregulation, against regulation, and moderate. However, most opinions fall under the against deregulation category. Moreover, deregulating access to the profession has both positive and negative impacts, and the influences of deregulation on working models include two sub-themes: self-employment and accumulation of functions. Finally, policymakers' responses to deregulation include elements such as the increase in the number of associates that joined associations, the partnership of associations with educational institutions to create certifications, and the creation of unions for specific positions. This research contributes valuable insights from key stakeholders on the deregulation of professions in T&H labour in Portugal, providing policymakers and scholars with a better understanding of the viewpoints on regulating and deregulating professions in this sector.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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