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Enregistrement W7029975796

Marknadsplanering : Inom ett litet turismföretag

2010· other· sv· W7029975796 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2010
Typeother
Languesv
Domaine
Thématique
Établissements canadiensGRi Simulations (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNational educationResearch method
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Detta arbete är en marknadsplan för Westerby Gård i Ingå, Västra Nyland. Gården härstammar från 1500-talet och fungerar idag som ett restaurang-, konferens- och hotellkomplex. 
\nSyftet med detta arbete är att utveckla en marknadsplan för Westerby Gård. I fokus för planen ligger det nybyggda gårdshotellet. Planens syfte är att öka beläggningsgraden för gårdshotellet såväl på lång som på kort sikt. Planen ska fungera som en botten för företagets marknadsplanering även i framtiden.
\nJag har i mitt arbete valt att använda mig av en kvalitativ forskningsmetod. Tillvägagångssättet har varit såväl ostrukturerade som semi-strukturerade intervjuer. Jag har intervjuat en av företagarna på Westerby Gård, Jeanette Bäckström, företagets marknadsförare Nina Rosenström samt Lena Berglund på NMC Termonova. Intervjuobjekten har jag valt ut för att uppnå en möjligast stor variation i datainsamlingen och samtidigt skapa mig en bild ur flera olika synvinklar. 
\nJag har i mitt arbete valt att följa Albertssons & Lundqvists modell för marknadsplanering och tillämpa den tillsammans med Kotler m.fl:s modell på Westerby Gårds gårdshotell. Därtill har jag beaktat Witt & Moutinhos riktlinjer för marknadsplanering inom små företag. Ur dessa modeller har jag plockat det jag ansett viktigast för utvecklandet av en marknadsplan för ett litet turismföretag. På basen av detta har jag sammanfattat en marknadsplan samt en kampanjplan, specifikt utvecklade och anpassade för att höja beläggningsgraden för Westerby Gårds gårdshotell såväl på lång som på kort sikt.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0070,003
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1160,292

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,232 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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