Virtual Reality (VR) and the Role of Technology in Fashion Tourism
Notice bibliographique
Résumé
This book chapter aims to comprehensively explore and analyse the intersection of virtual reality (VR) and technology in fashion tourism. By researching the immersive experiences offered by VR, this chapter aims to elucidate how technology transforms the landscape of fashion tourism, providing readers with insights into virtual fashion shows, virtual boutique tours, and the global accessibility facilitated by these advancements. Additionally, this chapter will investigate the role of augmented reality (AR) in reshaping the interactive aspects of fashion tourism, such as virtual try-ons (VTO) and personalised shopping experiences. Secondary data and an extensive literature review will be explored to achieve the purpose of the study. This research’s evident findings will also further understand the role of VR and technology in fashion tourism. The objective is to offer a nuanced understanding of the symbiotic relationship between VR, technology, and fashion tourism, shedding light on its impact on consumer engagement, industry dynamics, and the future trajectory of fashion experiences. This study will contribute to the body of knowledge regarding VR and the role of technology in fashion tourism by providing in-depth information that will benefit scholars, tourism planners, and policymakers. The limitation would focus on the current evolution, which involves VR and the role of technology in fashion tourism. This is where scholars, organisations, and policymakers must take the proper action and responsibility to continuously ensure integration between VR, technology, and fashion tourism as technology today is rushing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; 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 ».