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The aim of this chapter is to discuss the complexities and ambiguities of health-related citizenship in the neoliberal era. The scholarly discussions investigating the impact of neoliberalism on health and health care have primarily focused on the power of the neoliberal system. At the same time, the capacity of patients and citizens to act against neoliberal principles has been rarely discussed. Against this backdrop, we explore the ways in which civically engaged patients and citizens cope with neoliberal governance. To do so, we focus on the Czech context, as one that is not narrowly dominated by market-driven neoliberal logic but that blurs the distinction between marketisation and social protection. More specifically, we address the following two questions: What are the reactions of citizens and patients to the imperatives of neoliberalism? What are the implications for our understanding of health-related citizenship in the neoliberal era? Our analysis is underpinned by interviews and observations of public and patient involvement in the Czech Republic. Furthermore, the data gathered from interviews were enriched through a review of available documents, including media articles, policy briefs, political statements and websites. We conclude that the neoliberal era is not only connected with the emergence of individualised, conscious citizens whose health is governed at a distance, but also with the occurrence of collectively organised, health-care conscious citizens who problematise the nature of contemporary health-care governance. We thus explain and illustrate how neoliberal ideology is imprinted on the behaviour of patients and citizens, as well as how they resist and strategically appropriate neoliberal imperatives.

In this paper, the authors adopt the theory of the circular economy to study the transitions that take place in three case studies in Mexico and Ecuador. The work is aimed to systematize a circular economy assessment tool that fosters opportunities for improvement in business practices.

The methodology is based on a descriptive quantitative analysis, where a checklist is made with 91 items and nine study variables. This is from the study of the bibliography and business practice. Furthermore, the neural network method is used in a case study to predict the level of circular economy and the importance of each variable according to the sensitivity by the Lek’s profile method.

It is based on a descriptive quantitative analysis, where a checklist with 91 items and nine study variables is made, defined from a bibliographic study and business practice. Furthermore, the neural network method is used in a case study to predict the level of circular economy and the importance of each variable based on sensitivity.

The application of the tool requires prior knowledge of the circular economy approach, which is why specialized personnel are needed for its application. This makes research more expensive in time and human resources.

The practical and methodological contribution of this work lies in the feasibility of the tool that favors the definition of improvement actions for the implementation contribution to the circular economy in business practices.

The social contribution is framed in the gradual transition to circular economy approaches in underdeveloped countries.

The use of the neural network method to predict the level of circular economy in a case study allows making decisions in a predictive way. This encourages the development of the circular economy according to the context needs.

En este trabajo adoptamos la teoría de la economía circular para estudiar las transiciones que ocurren en tres casos de estudio en México y Ecuador. El trabajo tiene como objetivo sistematizar una herramienta de evaluación de la economía circular que fomente oportunidades de mejora en las prácticas empresariales.

La metodología se basa en un análisis cuantitativo descriptivo, donde se elabora un checklist con 91 ítems y nueve variables de estudio. Esto a partir del estudio de la bibliografía y la práctica empresarial. Además, el método de la red neuronal se utiliza en un estudio de caso para predecir el nivel de economía circular y la importancia de cada variable según la sensibilidad utilizando el método Lekprofile.

Los resultados muestran que la herramienta es aplicable a diferentes contextos y simultáneamente permite la evaluación de la economía circular de forma holística. Además, la herramienta se puede vincular a técnicas predictivas, como el método de red neuronal. Esto se demostró en un estudio de caso.

en el uso del método de redes neuronales para predecir el nivel de economía circular en un caso de estudio. Esto permite la capacidad de tomar decisiones de forma predictiva y esto incentiva el desarrollo de la economía circular según la necesidad del contexto.

Las limitaciones se centran en la necesidad de conocer el tema de la economía circular para la aplicación de la herramienta. Por lo tanto, se necesita capacitación antes de comenzar un nuevo estudio. Esto encarece la investigación en tiempo y recursos humanos.

El aporte práctico y metodológico de este trabajo radica en la viabilidad de la herramienta que favorece la definición de acciones de mejora para la contribución de la implementación a la economía circular en las prácticas empresariales.

La contribución social es parte de la transición gradual a enfoques de economía circular en países subdesarrollados.

The purpose of this study is to discuss how consumers accept advanced artificial intelligence (AI) robots in hospitality and tourism and provide a typology and conceptual framework to support future research on advanced robot applicability.

This research reviews current cases of AI use and technology acceptance model (TAM) studies and proposes a framework, interactive technology acceptance model (iTAM), to identify key determinants that stimulate consumer perceptions of advanced robot technology acceptance.

The main constructs and types of advanced robots were identified by reviewing TAM studies and AI robots that are currently used in the tourism and hospitality industry. This research found that as technologies tested in TAM studies have been improved by highly interactive systems, increased capability and a more user-friendly interface, examining perceived interactivity of technology has become more important for advanced robot acceptance models. The examples of advanced robot uses indicate that each machine learning application changes the robots’ task performance and interaction with consumers. Conducting experimental studies and measuring the interactivity of advanced robots are vital for future research.

To the authors’ knowledge, this is the first study on how consumers accept AI robots with machine learning applications in the tourism and hospitality industry. The iTAM framework provides fundamental constructs for future studies of what influences consumer acceptance of AI robots as innovative technology, and iTAM can be applied to empirical experiments and research to generate long-term strategies and specific tips to implement and manage various advanced robots.

旅游和酒店业机器人的机器学习：交互式技术接受模型（iTAM）–前沿研究

这项研究旨在讨论消费者如何在酒店和旅游业中接受先进的人工智能（AI）机器人, 并提供类型学和概念框架来支持有关先进机器人适用性的未来研究。

这项研究回顾了AI使用和技术接受模型（TAM）研究的当前案例, 并提出了一个框架, 即交互式技术接受模型（iTAM）, 以识别能够激发消费者对先进机器人技术接受程度的认知的关键因素。

通过回顾当前在旅游和酒店业中使用的TAM研究和AI机器人, 本文确定了高级机器人的主要结构和类型。研究发现, 由于TAM中的技术已通过高度互动的系统, 增强的功能以及更友好的用户界面进行了改进, 因此, 对于先进的机器人接受模型而言, 检查感知技术交互性已变得越来越重要。先进的机器人使用案例表明, 每个机器学习应用程序都会改变机器人的任务性能以及与消费者的互动。进行实验研究和测量高级机器人的交互性对于将来的研究来说是至关重要的方向。

这是关于消费者如何在旅游和酒店业中接受具有机器学习应用程序的AI机器人的首次研究。iTAM框架为将来的研究提供了基础结构, 以了解哪些因素会影响消费者对AI机器人作为创新技术的接受程度。iTAM亦可以用于实证实验和研究, 以提供实施和管理各种先进机器人的长期策略和具体技巧。

iTAM,机器学习,人工智能机器人, 技术接受, 感知交互性, 人工智能机器人的类型

纸张类型概念纸

概念性文章

El Machine Learning (Aprendizaje Automático) de robots en turismo y hotelería: Modelo de Aceptación de Tecnología Interactiva (iTAM): tecnología de punta

El objetivo de este estudio, es analizar la aceptación que tienen los robots avanzados de Inteligencia Artificial (IA) por parte de los consumidores de hoteles y turismo y proporcionar una tipología y un marco conceptual para apoyar la investigación futura sobre la aplicabilidad avanzada de estos robots.

Esta investigación, revisa los casos actuales de uso de IA y estudios del Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM) y propone: el Modelo de Aceptación de Tecnología Interactiva (iTAM) para identificar los determinantes clave que estimulan las percepciones del consumidor sobre la aceptación avanzada de la tecnología de robots.

Los principales prototipos de robots avanzados se identificaron mediante la revisión de los estudios TAM y de IA sobre robots que se utilizan actualmente en la industria del turismo y la hostelería. Esta investigación, encontró que a medida que las tecnologías testadas en los estudios TAM, se han mejorado mediante la incorporación de sistemas altamente interactivos, aumentando la capacidad y mejorando la usabilidad de la interfaz; se ha vuelto más importante examinar la interactividad percibida de la tecnología para los modelos avanzados de aceptación de robots. Los ejemplos de usos avanzados de robots, indican que cada aplicación de aprendizaje automático varía el rendimiento de la tarea de los robots y la interacción con los consumidores. La realización de estudios experimentales y la medición de la interactividad de los robots avanzados son vitales para futuras investigaciones.

Este es el primer estudio sobre como los consumidores del sector turístico y hotelero aceptan los robots de IA basado en aplicaciones de machine learning (aprendizaje automático). El marco iTAM proporciona constructos fundamentales para futuros estudios sobre los factores que influyen en el consumidor a la hora de aceptar los robots de IA como tecnología innovadora. iTAM se podría aplicar a experimentos empíricos e investigaciones con el objetivo de generar estrategias a largo plazo y consejos específicos para implementar y administrar varios robots avanzados.

iTAM, Aprendizaje automático, Robot de inteligencia artificial, Aceptación de tecnología, Interactividad percibida, Tipo de robot IA

Tipo de papel Papel conceptual