Suomi matkailumaana kiinalaisten näkökulmasta : Suomen matkailusektorin heikkoudet ja vahvuudet nuorten kiinalaisten mielestä
Notice bibliographique
Résumé
Kiinan talouden kehitys sekä lisääntynyt mahdollisuus matkailuun ovat johtaneet kiinalaisten matkailijoiden räjähdysmäiseen kasvuun niin Euroopassa kuin muualla maailmassa. Tämä on johtanut kiihtyvään kilpailuun kiinalaisista matkailijoista. Tämän tutkimuksen tavoitteena oli tutkia, millainen Suomi on matkailumaana nuorten kiinalaisten näkökulmasta. Teoriaosuudessa tuodaan esiin matkailun ja matkailumarkkinoinnin käsitteitä, pu-reudutaan matkailijan kuluttajakäyttäytymiseen sekä avataan matkailun veto- ja työntövoimatekijöitä. Lisäksi esitellään syitä Kiinan matkailusektorin kasvulle sekä tarkastellaan nykyistä tilannetta Suomessa. Tutkimus toteutettiin haastattelemalla kuutta Vaasan ammattikorkeakoulussa opis-kelevaa kiinalaisopiskelijaa. Haastattelukysymysten tarkoituksena oli saada selville Suomen vahvuudet ja heikkoudet matkailun saralla, kuinka paljon Suomesta tiede-tään ja miten Suomen matkailua voitaisiin kehittää, jotta kiinalaiset matkustaisivat Suomeen. Tutkimuksesta selvisi, että Suomen vahvuuksia ovat luonto, rauhallinen ilmapiiri, ystävälliset ihmiset sekä lyhyt lentoyhteys Aasiasta Eurooppaan. Suomessa kiin-nostusta herättävät pääasiassa Helsinki ja Lappi sekä joulupukki. Suomen selvä kompastuskivi on tutkimuksen mukaan heikko tunnettavuus maailmalla. Muita heikkouksia ovat informaation, nähtävyyksien, aktiviteettien ja luksustuotteiden puute. Vastaajien mukaan Suomi jää selvästi muiden tunnetumpien Euroopan mai-den varjoon. Kehittääkseen Suomen matkailua vastaajat kokivat, että Suomen on panostettava enemmän markkinointiin ja kehitettävä matkailusektoriaan luomalla sekä lisää nähtävää että koettavaa. Luonnon ei nähty olevan tarpeeksi vahva veto-voimatekijä. Suomi koettiin kuitenkin olevan potentiaalinen välilaskukohde Aasian ja muun Euroopan välillä.
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 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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,293 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».