Diseño de un programa turístico de invierno para incrementar las ventas de la empresa Dominion Tours en Montreal Canadá
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo es el resultado de una investigación enfocada a identificar en qué medida el diseño e implementación de un programa turístico de invierno aumentaría las ventas de la empresa turísticas Dominio Tours en Montreal, Canadá. Este tour operador con más de 25 años en el mercado, legalmente autorizado para coordinar las visitas de turistas únicamente hispanoparlantes, se había limitado hasta la fecha en ofrecer sus servicios solamente durante la estación de verano (4 a 5 meses). Sin embargo, la disminución en las ventas de dicha empresa durante los últimos años puso en evidencia la necesidad de implementar estrategias alternativas. En ese sentido, fue necesario extender la operación turística de la compañía a los meses de invierno. Para ello, era indispensable profundizar los conocimientos sobre la demanda potencial y la oferta turística invernal. Se realizaron encuestas dirigidas al personal de ventas y se analizaron las publicaciones de los distintos actores de turismo de invierno. Entre los resultados obtenidos, se observó que existe un interés significativo por un recorrido de invierno en el este de Canadá. Además, se identificaron el tipo de alojamiento, servicios gastronómicos y actividades recreativas de mayor interés para la clientela potencial. Finalmente, la información recopilada permitió diseñar un programa de invierno que integrara los elementos identificados previamente tomando en cuenta los recursos necesarios. Para ello, fue elaborado un plan de implementación que definiera las acciones de poner en marcha, los responsables de éstas, el presupuesto y el tiempo necesario para lograr alcanzar los objetivos deseados
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".