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Enregistrement W7132330791

Grand Resort Bad Ragaz (B): When Medicine Meets Tourism

2021· other· W7132330791 sur OpenAlexaff
张文清, 薛文婷, Katherine Rong 忻榕

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2021
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismGovernment (linguistics)Work (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

本篇与上篇的主要区别在于上篇主要讨论康健旅游产业和拉德巴德兹集团的整体情况,而本篇主要讨论医疗中心面临的的机遇和挑战。安妮塔·巴苏作为医疗中心负责人,成为了拉德巴德兹高管团队的一员。在巴苏看来,成立医疗中心不光符合集团的整体战略,也与其他纯理疗中心有所区别。首先,中心遵循客户导向原则,而客户导向也是巴德拉德兹集团的使命,并且中心也有助于解决整个集团的痛点。中心着重开发面向家庭的服务,为在不牺牲现有客户的前提下吸引更多客户提供了可行的解决方案。其次,巴苏成功地缓和了与其他理疗机构之间的竞争,并推动与这些机构之间的长期协作。公司提供四个方面的医疗保健服务:体检和诊断;营养、健身和体能优化;运动、复健、体育药品;以及皮肤病学与医美。此外,中心还借泉水的名气打造了一个泉水系列美妆品牌,并研发了一种新的电子产品过度依赖矫正方法,巴德拉德兹旅游集团的医疗中心也吸引了大量中国游客前往,既有慕名前来的个人,也有以商务洽谈为目的的公司。巴苏对与中国客户建立商务关系有着复杂的感触。一方面,她看到了这一市场的巨大增长空间。另一方面,她不知该如何解决双方之间信任缺失、法律差异、期待落差和语言交流等方面的问题。这些问题也普遍存在于旅游业、服务业和其他国际商务场景中。

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0130,016
Communication savante0,0160,011
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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