IMAGEM DE EVENTOS TURÍSTICOS: PERSPECTIVAS DO FESTIVAL BRASILEIRO DA CERVEJA, BLUMENAU - SC
Bibliographic record
Abstract
Os festivais estão em crescimento tanto no Brasil como no mundo. Esses eventos ajudam a preservar costumes e tradições dos destinos turísticos e contribuem positivamente para imagem e economia local. Este artigo analisa a imagem do 5º Festival Brasileiro da Cerveja, realizado em Blumenau, Santa Catarina, a partir da perspectiva do público que frequenta o evento. Foi utilizado como base teórico-metodológica o estudo de Deng, Li e Shen (2013), Developing a measurement scale for event image. Para o cumprimento do objetivo proposto realizou-se uma pesquisa descritiva com método quantitativo e levantamento do tipo survey. Utilizou-se como instrumento de coleta de dados um questionário estruturado, aplicado com 507 visitantes que passaram pelos quatro dias de evento em março de 2013. Por meio dos resultados da Modelagem de Equação Estrutural, verificou-se que as Fontes de Informação exercem influência sobre a Imagem de Evento. A dimensão Tema é a que melhor representa a escala de Imagem de Evento, e os Meios Digitais melhor representam as Fontes de Informação. Palavras-chave: Eventos. Festivais. Imagem. Festival Brasileiro da Cerveja.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".