ANALYSIS OF MARKETING AND PROMOTION STRATEGIES FOR INDIGENOUS TOURISM IN JHARKHAND USING SMITH’S 4HS FRAMEWORK: A SURVEY-BASED REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous tourism presents a significant opportunity for socio-economic development while preserving cultural heritage. In Jharkhand, indigenous communities possess rich traditions, natural landscapes, and artistic assets that can be leveraged for sustainable tourism. However, effective marketing and promotional strategies are crucial to attract visitors, ensure long-term viability, and maximize community benefits. This study applies Smith’s 4Hs Framework—Habitat, Heritage, History, and Handicrafts—to analyze Jharkhand’s current indigenous tourism marketing strategies, identifying challenges and opportunities. The research integrates a systematic literature review, policy analysis, and comparative case studies to evaluate global best practices and their applicability to Jharkhand. Findings indicate that Jharkhand has immense indigenous tourism potential, but marketing limitations, poor digital presence, and infrastructural deficits hinder its growth. Successful indigenous tourism models from Northeast India, Rajasthan, Canada, and New Zealand highlight the importance of digital branding, community-driven storytelling, and sustainable business models. This study proposes strategic recommendations, including strengthening digital marketing, enhancing community participation, improving tourism infrastructure, and implementing sustainable tourism policies. By adopting these approaches, Jharkhand can establish itself as a leading indigenous tourism destination, ensuring economic empowerment for indigenous communities, environmental conservation, and global tourism engagement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».