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Record W7029913228

Le risque et la gestion de crise : stratégies pour ramener les clients après une interruption liée à une crise – le cas de l'Égypte

2021· other· fr· W7029913228 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicFossil Insects in Amber
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPoison controlElectrocutionIle de france
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le tourisme, un produit intangible, est fortement vulnérable et affecté par des événements négatifs qui se passent dans les destinations. Le risque est un facteur inséparable des activités touristiques, parce qu’il entraîne des impacts sur l’industrie du tourisme et aucune destination n’échappe au risque de crise. L’image de la destination constitue un élément très influent dans le choix des visiteurs. Une destination touristique peut être très affectée par les conséquences négatives des crises. En plus de gérer la crise, la destination doit trouver des solutions pour contrôler les risques et ce, afin d’attirer à nouveau des touristes en leur redonnant confiance. Ainsi, la gestion de crise joue un rôle important dans le marketing touristique. Un plan de gestion de crise écrit est perçu comme l’engagement de la destination à assurer la sécurité des touristes. Ce plan peut ainsi être utilisé comme outil pour attirer et retenir les touristes en réponse aux crises, qu’il s’agisse de catastrophes naturelles ou d’origines humaines (criminalité, salubrité, etc.). Au cours des dernières années, les pays du Moyen-Orient ont été touchés par des crises politiques et terroristes qui affectent encore leur industrie du tourisme. L’Égypte, par son histoire riche et attrayante, est l’un des pays touchés par l’instabilité politique et des attentats terroristes. Malgré son potentiel, cette destination a éprouvé de grandes difficultés à rétablir la confiance auprès de sa clientèle touristique. À travers une étude sur la perception du risque et de ses impacts sur l’image de la destination, ce mémoire discute des stratégies dont disposent les acteurs du tourisme en matière de gestion du risque afin de ramener les clients à la destination après une interruption liée à une crise. Pour ce faire, il propose une étude de cas portant sur l’Égypte réalisée par le biais d’entrevues semi-dirigées auprès de voyagistes canadiens qui travaillent sur la région du Moyen-Orient.
\n_____________________________________________________________________________ 
\nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Tourisme, image de destination, risque perçu, stratégie, gestion de crise, Moyen-Orient

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.874
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.243
Teacher spread0.216 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designObservational
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
Published2021
Admission routes1
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