Brokering sustainable learning communities: a rural micro-firm capability framework
Notice bibliographique
Résumé
Purpose -This poster exhibits the literary-identified capabilities required by micro-firm tourism practitioners to 'broker' local tourism practice in interaction with the broader tourism stakeholder base.Design/methodology/approach -Adopting a learning community focus, guided by the understanding that individual learning and capability development occurs within a social context (Lave & Wenger, 1991) the authors analyse relevant tourism network and dynamic capabilities literature and catalogue micro-firm broker capability criteria based on the findings.Background -In Europe, micro-firms employ less than ten (European Commission, 2011), while Industry Canada defines a micro-firm as one with fewer than five employees (Industry Canada, 2013).The overwhelming majority of tourism firms are micro in size and are instrumental in the economic growth, competitiveness and employment of rural communities (Johnson, Sear & Jenkins, 2000;Saxena, Clark, Oliver & Ilberry, 2007).These firms employ in excess of 7.7million people in Canada, and when combined with small firms they account for 98.2% of all Canadian businesses (IC, 2013).Canadian micro-firms' main focus is concentrated on the local market, with 73% of the firms having over 60% of their market concentrated in the local community (IC, 2002).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».