Residents’ Attitudes Towards Tourism Development in AL-Salt City, Jordan
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the attitudes of the local community in regards to tourism development in the city of Al-Salt, located 15 kilometers northwest of Jordan’s capital, Amman. Five focus group interviews were conducted with 56 participants from the local community. Using qualitative analysis of the data, a model of resident’s attitudes has emerged. The models explain how the residents do shape their attitudes towards tourism development programs. This paper argues that the local community is neither fully aware nor involved in the tourism projects that are being implemented in their city. Although they might have some concerns about tourism practices they support tourism development in their city. The study provides suggestions for the Jordanian tourism decision-making sector to improve awareness and increase further participation of the locals in the tourism projects in their city. Key words: Tourism; Marketing; Culture; Residents’ Attitudes; Tourism Development; The Middle East Resume Cet article etudie les attitudes de la communaute locale en ce qui concerne le developpement du tourisme dans la ville de Al-Salt, situee a 15 kilometres au nord-ouest de la capitale de la Jordanie, Amman. Cinq entretiens de groupe de discussion ont ete menees avec 56 participants de la communaute locale. En utilisant l'analyse qualitative des donnees, un modele d'attitudes residents a emerge. Le modele explique comment les residents ne faconner leurs attitudes a l'egard des programmes de developpement du tourisme. Cet article soutient que la communaute locale n'est ni pleinement conscient, ni implique dans les projets touristiques qui sont mises en oeuvre dans leur ville. Bien qu'ils puissent avoir des preoccupations au sujet des pratiques de tourisme qu'ils soutiennent le developpement du tourisme dans leur ville. L'etude fournit des suggestions pour le tourisme jordanien prise de decision du secteur afin d'ameliorer la sensibilisation et rehausser davantage la participation des habitants dans les projets de tourisme dans leur ville. Mots-cles: Tourisme; Du marketing; De la culture; Les attitudes des residents; Le developpement du tourisme; et Le Moyen-Orient
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».