Tourism discourse and medical tourists’ motivations to travel
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This paper aims to respond to a knowledge gap regarding the motivations of medical tourists, the term used to describe persons that travel across borders with the intention of accessing medical care. Commonly cited motivations for engaging in medical tourism are typically based on speculation and provide generalizations for what is a contextualized practice. This research paper aims to complicate the commonly discussed motivations of medical tourists to provide a richer understanding of these motivations and the various contexts in which medical tourists may choose to travel for medical care. Design/methodology/approach – Drawing on semi-structured interviews with 32 former Canadian medical tourists, this study uses the Iso-Ahola’s motivation theory to analyze tourists’ motivations. Quotations from participants were used to highlight core themes relevant to critical theories of tourism. Findings – Participants’ discussions illuminated motivations to travel related to personal and interpersonal seeking as well as personal and interpersonal escaping. These motivations demonstrate the appropriateness of applying critical theories of tourism to the medical tourism industry. Research limitations/implications – This research is limited in its ability to link various motivations with particular contexts such as medical procedure and personal demographics. However, this study demonstrates that the three commonly cited motivations of medical tourists might oversimplify this phenomenon. Originality/value – By providing new insight into medical tourists’ motivations, this paper expands the conversation about medical tourists’ decision-making and how this is informed by tourism discourse. This insight may contribute to improved guidance for medical tourism stakeholders for more ethical and safe practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».