Development of a Scale to Measure Memorable Tourism Experiences
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Concerning the contention of Pine and Gilmore (1999), experiences are directly related to a business's ability to generate revenue, providing tourist experiences that are more memorable and easier to retrieve would lead to the prosperity of the business. However, extant tourism research has provided little explanation of the factors that characterize memorable tourism experiences. The purpose of this research was: 1) to develop a valid and reliable memorable tourism experience scale; and 2) to examine structural relationships between memorable tourism experience and future behavioral intentions. Following the scale development procedure suggested by Churchill (1979) and Hinkin (1995), the memorable tourist experience scale was developed using a pool of items, expert reviews of the items, and scientific item elimination procedures. Reliability analyses indicated good internal consistency for the 24-item memorable tourism experience scale (Cronbach's alpha= .90). A principal component analysis revealed seven factors, which accounted for 74.63% of the total variance. Components included are hedonics, refreshing, local culture, meaningfulness, knowledge, involvement, and novelty. The finding of the CFA using LISREL program was cross-validated by splitting the total sample into two 250-case sub-samples. All major goodness-of-fit indices indicated the model's good fit to both datasets (CFI: .98, IFI: .98, NNFI: .97, and RMSEA: .05). After aggregating two separate samples (calibration and validation), structural relationships between the memorable tourist experiences and consequent variables (e.g., behavioral intentions) were tested. The findings indicated a good fit of model to the data (CFI: .98, IFI: .98, NNFI: .98, and RMSEA: .04).
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.
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 | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle