СВІТОВИЙ ДОСВІД ІНКЛЮЗИВНОСТІ В ІНДУСТРІЇ ГОСТИННОСТІ
Notice bibliographique
Résumé
This article explores inclusivity as a strategic component of service quality enhancement, corporate social responsibility, and competitiveness in the hospitality industry. The concept of inclusivity is examined in a broad context, encompassing not only physical accessibility but also social, cultural, ethical, and digital dimensions of service delivery. The research highlights the importance of developing customer-oriented environments that are comfortable, safe, and welcoming for all clients-regardless of their physical abilities, sensory impairments, cognitive differences, age, gender identity, or cultural background. The study analyzes international best practices from the United States, Canada, Sweden, Japan, and the United Arab Emirates. It investigates legal frameworks (e.g., ADA, Accessible Canada Act), public strategies (e.g., Dubai Disability Strategy, Swedish Agency for Participation), and corporate initiatives implemented by major hospitality networks such as Marriott, Scandic Hotels, Fairmont, and Atlantis The Palm. These cases demonstrate how inclusivity contributes to brand reputation, customer loyalty, and market expansion. Particular attention is given to the Ukrainian context, where inclusivity is still implemented inconsistently due to regulatory gaps, limited funding, outdated infrastructure, and insufficient staff training. Despite these challenges, examples from Ribas Hotels Group, Reikartz Hotels, and the "Hospitality Without Barriers" initiative reveal positive trends and practical steps toward accessible and inclusive service provision. The article concludes that the integration of inclusive practices must be systemic, involving impact investment, state support, public-private partnerships, and mandatory training for hospitality professionals. Inclusivity is not only an ethical imperative but a critical factor in the sustainable development of the global hospitality sector and the formation of a new culture of interaction in service environments
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».