Vihti Ski Centerin kävijätutkimus
Bibliographic record
Abstract
Vihti Ski Center on toiminut vuodesta 1985 lähtien perheyrityksenä ja sen tulevaisuuden haasteisiin kuuluu hiihtokeskuksen säilyttäminen vetovoimaisena ja kilpailukykyisenä. Matkailun ohjelmapalvelut on kasvava ala Suomessa, mutta ilmaston lämpenemisen takia yritysten ylläpitäminen on haasteellista, varsinkin Etelä-Suomen hiihtokeskuksille. Samalla on keskityttävä asiakaslähtöiseen toimintaan siten, että se on kannattavaa myös yrittäjille. \n \nOpinnäytetyön tavoitteena oli selvittää Vihti Ski Centerin asiakaskunnan ostokäyttäytymistä ja matkustusmotiiveja. Kävijätutkimuksen tavoitteena oli saada mahdollisimman paljon tietoa hiihtokeskukseen tulleista asiakkaista ja edesauttaa Vihti Ski Centeriä toimimaan paremmin tulevaisuudessa asiakaslähtöisellä tavalla. \n \nOpinnäytetyö alkaa teoriaosuudella, jossa käsitellään asiakkuutta, ostokäyttäytymistä ja matkustusmotiiveja. Tämän jälkeen käydään läpi tutkimuksen käytännön toteuttamista, tuloksia ja johtopäätöksiä. Kävijätutkimus on tutkielmatyyppinen ja tutkimusmenetelmänä käytettiin kvantitatiivista eli määrällistä menetelmää. Tutkimus toteutettiin Vihti Ski Centerin ravintolassa ja kohderyhmänä oli kaikki Vihti Ski Centerin asiakkaat. Asiakkaat valittiin satunnaisotannalla, jotta tutkimus olisi mahdollisimman luotettava. Tutkimusmenetelmänä käytettiin paperista kyselylomaketta, koska tässä tapauksessa se oli helpoin ja käytännöllisin tapa kerätä tietoa asiakkaista. Kyselylomake jaettiin sadalle asiakkaalle. \n \nKyselyn tuloksista nousi Vihti Ski Centerin toimivuuden kannalta selkeästi tärkeimmiksi tekijöiksi lumen ja rinteiden määrä ja niiden kunto. Myös ravintolapalveluihin pitäisi kiinnittää lisää huomiota ja niitä tulisi parantaa nykyisestään. Kyselyn tuloksista ilmeni, että positiivinen ilmapiiri Vihti Ski Centerissä on tärkeää asiakkaille. Tutkimuksemme mukaan Vihti Ski Centerin tulevaisuuden haasteita ovat pääasiassa rinteiden laatu ja ravintolapalvelut. \n \nTutkimus onnistui suunnitelmien mukaan ja tutkimuksen asetetut tavoitteet täyttyivät.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.763 | 0.034 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".