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em Universidad de Alicante
Resumo:
En este trabajo de investigación docente realizamos una puesta en común y recopilación de materiales docentes relacionados con asignaturas de Física de titulaciones de Master y Grado orientadas a la ingeniería y la arquitectura impartidas en la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Alicante. Para ello se fomenta la comunicación e intercambio de experiencias entre los docentes de nuestro departamento que imparten estas asignaturas con la finalidad de optimizar los recursos humanos, técnicos y económicos disponibles. Todo el material recopilado se revisa previamente por cada docente y se publica en servidores conectados a una red interna del departamento lo que permite el acceso de todo el personal docente relacionado con estas asignaturas a dichos recursos docentes fomentando la colaboración, mejora y enriquecimiento profesional entre los miembros involucrados de nuestro departamento. De esta forma se mejora la calidad de las asignaturas sobre las que se realiza este trabajo repercutiendo positivamente entre el alumnado.
Resumo:
Actas de las Jornadas publicadas en: General de Ediciones de Arquitectura. Valencia, 2008. 264 págs. ISBN: 978-84-936203-8-7.
Resumo:
Free-riding behaviors exist in tourism and they should be analyzed from a comprehensive perspective; while the literature has mainly focused on free riders operating in a destination, the destinations themselves might also free ride when they are under the umbrella of a collective brand. The objective of this article is to detect potential free-riding destinations by estimating the contribution of the different individual destinations to their collective brands, from the point of view of consumer perception. We argue that these individual contributions can be better understood by reflecting the various stages that tourists follow to reach their final decision. A hierarchical choice process is proposed in which the following choices are nested (not independent): “whether to buy,” “what collective brand to buy,” and “what individual brand to buy.” A Mixed Logit model confirms this sequence, which permits estimation of individual contributions and detection of free riders.