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Évolution de la communication promotionnelle des organisations de gestion de la destination à l'ère des nouvelles technologies de la communication : le cas de Tourisme Montréal

2012· dissertation· fr· W2733986039 on OpenAlexaboutno aff
Martine Lizotte

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicWine Industry and Tourism
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'arrivée d'Internet dans le quotidien de la population des pays industrialisés comme le Canada et la France a eu des effets sur les stratégies de communication externe adoptées par les gestionnaires d'organisations. Plus récemment, grâce au Web 2.0, c'est le Web social qui fait son apparition et qui transforme les façons de communiquer. Les destinations touristiques et plus précisément les organisations de gestion de la destination qui les gèrent et qui en font la promotion sont touchées par ces changements. Cette thèse a comme objectif de répondre à la question de la problématique de départ : comment les organisations de gestion de la destination s'adaptent-elles à ce nouvel environnement communicationnel?Dans cette thèse, la communication externe des organisations de gestion de la destination est explorée à travers le prisme de théories et de modèles de la communication. Le sujet a été étudié dans son contexte, où les médias traditionnels sont bouleversés autant par Internet que par de nouveaux outils disponibles grâce aux nouvelles technologies de l'information et de la communication. C'est à l'aide d'observations provenant de l'étude d'un cas, celui de Tourisme Montréal, une organisation privée à but non lucratif qui regroupe quelques 750 membres (hôtels, restaurants, attraits touristiques, etc.) que des hypothèses posées en lien avec la problématique de départ ont été vérifiées.Le travail de recherche est divisé en deux grandes parties. La première partie établit les bases de référence pour la construction de la thèse. La seconde partie est dédiée à l'étude d'un cas qui permet de comparer les connaissances théoriques à celles provenant de la réalité d'une organisation de gestion de la destination. La méthodologie de recherche pour l'étude de cas inclut une collecte de données issues de différentes sources, dont l'entretien compréhensif, l'observation et l'analyse de documents.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.343
Threshold uncertainty score0.689

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0050.003
Scholarly communication0.0080.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.246
Teacher spread0.230 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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