Bibliographic record
Abstract
A gestão hoteleira nos tempos atuais vem passando por dificuldades na prospecção e fidelização de novos clientes, a situação de crise que o setor enfrenta ocorreu após as expectativas com o evento da copa do mundo de 2014 não serem atendidas. Portanto este artigo objetivou discorrer sobre as estratégias de marketing que poderiam ser utilizadas para aumentar a taxa de ocupação no Hotel, localizado no bairro Carlos Prates em Belo Horizonte - Minas Gerais. A metodologia utilizada para elaboração do artigo foram as pesquisas descritiva, exploratória, qualitativa, bibliográfica e o estudo de caso. Pode-se destacar algumas estratégias como a implantação de uma pesquisa de satisfação para obter o feedback dos clientes; atualização constante das redes sociais e a divulgação do Hotel em eventos realizados em Belo Horizonte. Sugere-se que sejam realizadas novas pesquisas em associações ligadas ao setor hoteleiro, como uma estratégia de benchmarking, avaliando a empresa em relação à concorrência, por meio do qual é possível aplicar os melhores desempenhos de outros hotéis. Uma dessas associações podem ser o Convention & Visitors Bureau.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.005 |
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".