<b>Insights from Role Theory: Understanding Golf Tourism</b>
Notice bibliographique
Résumé
Role theory is one of the oldest perspectives used in the social sciences to describe and explain behavior. In this paper we draw upon role theory as it has typically been articulated in sociology. We examine the two traditional approaches to role theory, namely functionalist and symbolic interactionist perspectives, and we discuss the call for an integrated role theory (e.g., Biddle, 1986 Biddle, B. 1986. Recent development in role theory. Annual Review of Sociology, 12: 67–92. [Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]; Turner, 1979 Turner, R. 1979. Strategy for developing an integrated role theory. Humboldt Journal of Social Relations, 7(1): 123–139. [Google Scholar]/80). We suggest that role theory and its applications in tourism studies might provide a framework to aid in the classification and explanation of different types of sport tourists. To illustrate this potential application, one form of active sport tourism, the golf tourist, is examined. Using data from a Canadian Tourism Commission study (Coopers & Lybrand, 1995 Coopers and Lybrand. 1995. Domestic Tourism Market Research Study, Ottawa: The Canadian Tourism Commission. [Google Scholar]) 492 respondents who indicated that golf was an important part of their travel were analyzed. Cluster analysis and discriminant analysis revealed four distinct types of golf tourist: the sport tourist; the discerning tourist; the resort tourist; and the reluctant tourist. We suggest these findings provide initial support for our proposition that role theory may provide some insights for sport tourism research, not only in classifying different types of sport tourist, but also in explaining preferences for certain sport tourist roles.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».