Strategic use of Digital Marketing Techniques by Uttar Pradesh Tourism Authority: Opportunities, Barriers, and Strategic Pathways”
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the strategic use of digital marketing techniques by the Uttar Pradesh Tourism Authority (UPTA), focusing on opportunities, barriers, and pathways to strengthen tourism promotion. The objectives are to examine the digital marketing techniques currently employed by UPTA, identify their strengths and opportunities in enhancing tourism competitiveness, analyze weaknesses and threats limiting effective implementation, and propose strategic pathways for future digital promotion. Using a secondary data–based methodology, including government reports, policy documents, academic studies, and credible news sources, the research applies a SWOT framework to evaluate UPTA’s initiatives. Findings reveal key strengths such as Uttar Pradesh’s rich cultural and spiritual heritage, centralized tourism portals, active social media campaigns, and the successful Digital Mahakumbh 2025, which demonstrated global engagement. Opportunities include leveraging India’s expanding digital ecosystem, emerging technologies like AI and VR/AR, and partnerships with international agencies. Barriers comprise limited digital literacy, infrastructural constraints, resistance to change, and weak global integration. Based on these insights, the study proposes a strategic roadmap emphasizing capacity building, technological enhancement, immersive experiences, and sustainable practices. The research concludes that while UPTA has achieved notable progress, a structured, technology-driven, and globally integrated approach is essential to position Uttar Pradesh as a leader in digital tourism, promoting economic growth and global visibility.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».