Étude multicas de l'offre d'expérience agrotouristique dans les cidreries au Québec
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette recherche est de mieux comprendre les différentes stratégies mises en œuvre par les cidreries dans l’offre d’expérience aux visiteurs, et la place de l’innovation de service dans ce processus. Plus précisément, la recherche vise à identifier l’impact de l’offre d’expérience mise en scène dans le processus d’innovation dans les cidreries au Québec possédant une expérience agrotouristique pertinente à l’étude du phénomène. Par ailleurs, l’intérêt pour l’innovation en matière d’offre d’expérience soulève également des questions concernant la pérennité des cidreries. De plus, l’innovation dans l’offre d’expérience agrotouristique pourrait être un facteur nécessaire à la réussite économique des opérations. D’où la question de recherche : Quelles sont les composantes de l’offre d’expérience agrotouristique et le rôle joué par l’innovation dans l’évolution de celles-ci? La démarche méthodologique de recherche est basée sur une approche qualitative (Yin, 2017). Au total, sept études de cas approfondies ont été réalisées auprès de cidreries, toutes fortement impliquées dans l’activité agrotouristique. Les cas ont été sélectionnés selon leur répartition géographique au Québec, la diversité des caractéristiques de l’offre d’expérience, ainsi que pour leur expérience significative en agrotourisme. De plus, ce chapitre met en lumière le développement d’un cadre d’analyse pertinent à la compréhension du phénomène de l’offre d’expérience agrotouristique. Les résultats de l’étude portent sur la compréhension des moyens mis en place pour : valoriser la représentation du savoir-faire en cidrerie ; mettre en scène l’offre d’expérience aux visiteurs (autour des produits, de l’histoire de la cidrerie, de l’histoire du cidre au Québec, etc.) ; et élaborer la place de l’innovation dans les stratégies touristiques (innovation de produit, innovation de représentation, conception d’espace d’étalage, innovation de conception d’aménagement de magasin, etc.). À travers cette analyse de résultats, ce sont les différences et les points communs entre les cidreries qui seront montrés. Les résultats montrent que l’offre d’expérience s’articule autour d’un cœur de métier agrotouristique commun à toutes, et une gamme d’activités permettant aux cidreries de se démarquer. Certaines vont orienter leur offre d’expérience sur les personnes, tandis que d’autres vont la centrer sur les ressources physiques (notamment dans l’aménagement planifié de la boutique). Cette analyse permet de présenter un nouveau cadre conceptuel adapté de Pine et Gilmore (1998), qui met en lumière l’opérationnalisation de l’offre d’expérience agrotouristique en cidrerie, au vu de ce qui a été analysé. On verra que la gestion de l’offre d’expérience agrotouristique en cidrerie s’articule autour des quatre dimensions (éducation, divertissement, évasion et esthétique) initialement décrites par Pine et Gilmore (1998), mais qu’elles peuvent se développer aussi bien en intérieur qu’en extérieur. Cette analyse permet de catégoriser différents types d’offres d’expériences agrotouristiques en cidrerie. Enfin, la discussion permet de répondre aux questions de recherche et valorise le constat de l’importance de l’innovation dans le développement de l’offre d’expérience agrotouristique. Cette recherche permet de constater que l’innovation impacte le développement de l’offre d’expérience agrotouristique selon les objectifs qui y sont associés, ainsi que les ressources auxquelles les producteurs ont accès. Dans ce cas, cela signifie que l’innovation mise en place dans une cidrerie dépend intimement de la réflexion qu’il y a en amont sur ce que devrait être une bonne offre d’expérience client, et des ressources accessibles. Finalement, cette recherche permet de comprendre le processus d'innovation de l'offre d'expérience, de sorte qu'une stratégie globale comme processus puisse être conçue et comprise par les producteurs de cidre. Cela permet donc d’apporter une contribution dans la gestion de l’offre d’expérience agrotouristique, et de la valorisation de l’innovation dans celle-ci. Ce mémoire met donc en lumière les différents types d’offres d’expériences agrotouristiques présentes en cidrerie, ainsi que l’intégration de l’innovation à travers elles. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : agrotourisme, offre d’expérience client, innovation touristique.
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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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".