Kiinalaismatkailijat itäisessä Järvi-Suomessa
Notice bibliographique
Résumé
Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli tutkia itäisen Järvi-Suomen matkailuyritysten valmiuksia vastaanottaa kiinalaismatkailijoita. Tutkimus tehtiin Visit Finlandin Lakeland-Kiinayhteistyötä varten – yhteistyössä tilaaja Visit Finlandin kanssa. Yritysten valmiuden lisäksi tutkittiin yritysten motivaatiota, aiempaa varautumista sekä opastuksen tarvetta. Tavoitteena oli tuottaa tulosten pohjalta kehitysideoita, joita Visit Finland voisi yhteistyössään ja toiminnassaan käyttää. \n \nTutkimusmenetelminä käytettiin kyselyä sekä puolistrukturoitua haastattelua eli teemahaastattelua. Tutkimus oli kvalitatiivinen eli laadullinen tutkimus. Internetin Webropol-palvelun kautta teetettyyn kyselyyn vastasi yhteensä 76 alueen matkailuyrittäjää. Teemahaastatteluihin osallistui jokaisen neljän maakunnan Lakeland-yhteistyön yhteyshenkilö. \n \nTutkimustuloksina selvisi, että kiinalaiset ovat Järvi-Suomessa melko uusi asiakasryhmä, ja siihen suhtaudutaan vielä hitusen varautuneesti – mutta silti kiinnostuneesti. Yritykset uskovat melko hyvin omiin mahdollisuuksiinsa vastaanottaa kiinalaismatkailijoita, ja he myös näkevät kiinalaiset osana tulevaisuutta. Maakuntien välisessä yhteistyössä on tutkimusten mukaan vielä sangen paljon tehtävää, vaikka se ajatellaankin lähtökohtaisesti mahdollisuutena. Koska kiinalaisten matkailu on alueella vielä kovin vähäistä, yritykset kaipaavat siihen lisää opastusta. Eniten opastusta kaivataan saavutettavuuteen ja markkinointiin, kiinalaiseen tapakulttuuriin sekä tuotteiden kohdentamiseen. \n \nLopputuloksena Visit Finland sai tutkimustietoa alueen toimijakentän suhtautumisesta kiinalaisten matkailuun ja maakuntien väliseen yhteistyöhön. Tutkimuksen tulosten perusteella laadittiin myös kehitysideoita, joita Visit Finland voi toiminnassaan käyttää. Kehitysideat liittyivät pääosin siihen, millä tavoin ja mistä aiheista yritykset haluaisivat saada opastusta aiheesta, sekä kuinka yhteistyötä jatkaa. Vaikka opinnäytetyö on tehty Visit Finlandille, on sen sisältö sellainen, että sitä voi hyödyntää kaikki alan toimijat.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,125 | 0,043 |
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 ».