Immersive events: a systematic literature review and future research agenda
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Innovative immersive technologies and techniques are being applied in the events industry to create new experiences and services for guests. However, academic research in this field is dispersed and lacks coherence. Although event professionals are increasingly turning to immersion for competitive advantage, there is little agreement in the literature on the nature and impacts of immersion or on how to measure these. This paper classifies and analyses the main academic studies to date in this field and presents a conceptual model and future research agenda for its study. Design/methodology/approach A systematic literature review was carried out using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses methodology, using sources drawn from Scopus, Web of Science and Google Scholar. Articles were identified through a keyword search. Following this process, 65 articles published in English from 1990 to 2023 were thematically analysed. Findings The study analyses the characteristics of immersive events research, identifies its main themes and research gaps and suggests future directions for this emerging field. Thematic analysis revealed four dominant thematic areas: immersion theory, technology and innovation, event design and attendee behaviour. Originality/value This paper proposes a new conceptual model for research into immersive events from a multidisciplinary perspective, drawing on insights from fields including hospitality and tourism, events, technology, computer science and engineering. Additionally, a future research agenda is proposed for this field, based on the identification of research gaps and the proposal of novel research questions.
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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 | 0,036 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».