Näkökulmia viiteen ruokamatkailustrategiaan
Bibliographic record
Abstract
Opinnäytetyö on tehty toimeksiantona Haaga-Helia ammattikorkeakoulun Hungry for Fin-land ruokamatkailun tuotteistamishankkeelle. Opinnäytetyössä tutkitaan Australian, Irlannin, Skotlannin, Walesin ja Suomen ruokamatkailustrategioita. Päätutkimusongelma on: Mitä keinoja tutkittavissa ruokamatkailustrategioissa on kohteen ruokamatkailun edistämiseksi? Alatutkimusongelmat ovat: Mitä yhtäläisyyksiä ja eroja näissä strategioissa on? Mitä keinoja tai toimenpiteitä voi hyödyntää Suomessa ruokamatkailun edistämiseen? \n \nStrategioita tutkitaan laadullisin menetelmin teorialähtöisenä sisällönanalyysina. Tutkimus-menetelmä jakautuu kahteen eri osaan: referaatteihin ja luokitteluun. Referaatit ovat tiivis-telmät strategia kokonaisuuksista. Luokittelussa huomattiin, että strategioiden välillä ei ollut valtavia eroja. Matkakohteen kehittämisen ja hallinnan näkökulmasta kaikki strategiat suo-riutuivat melko tasavertaisesti. Markkinoinnin näkökulmasta Irlannin strategia oli kattavin ja Walesin strategia suppein. Brändäämisen näkökulmasta Suomen strategia oli kattavin ja Walesin strategia suppein. \n \nTarinankerronta oli keinona jokaisessa tutkittavassa strategiassa, ja se on kustannusteho-kas keino edistää ruokamatkailua. Ruokamatkailun taloudellisen onnistumisen mittaaminen on vaikeaa, ja sitä käsiteltiin vähänlaisesti strategioissa. Irlannin ja Skotlannin strategioiden välillä vertailtiin strategioissa käytettävien keinojen eroja mielikuvien ja konkretian välillä. Skotlannin keinojen ollessa konkreettisempia ja Irlannin enemmän mielikuviin nojaavia, näi-den keinojen välillä ei ole selvää kumpi on parempi, konkretia voi toimia paremmin kohde-maan sisäisessä kommunikoinnissa, kun taas mielikuvat ulkoisessa kommunikoinnissa. Lopuksi ehdotetaan esiin tulleita keinoja, joita Suomen ruokamatkailustrategiaan voisi omaksua, näitä oli esimerkiksi SWOT-analyysi ja ruokamatkailualalle luotavat urapolut.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.070 | 0.018 |
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".