Going where the Joneses go: understanding how others influence travel decision‐making
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to examine if an evoke set exists for pleasure travelers based on the past and future travel destinations of their peer groups. Design/methodology/approach Researchers distributed a questionnaire to university students enrolled in the same program. The literature review suggests four ways in which peers can influence individuals: not to travel influence, direct influence, indirect influence, and shared goal of future destination influence. Results from the respondents provide data for correlation analysis based on these four types of peer influence. Findings The findings support previous researchers demonstrating a strong influence of peer reference groups on service purchase decisions, specifically tourism destination choice. Given a relatively small sample population, all four types of peer reference found support in the data. Research limitations/implications Limitations are related to sample size and the homogeneity of the sample. Because, the respondents were in the same life stage, their peer groups were similar to all. Consequently, no comparative analysis specifically identifying peers and the degree of proximity at different stages of life was possible. Originality/value Very few studies focus specifically on the nature of peer group influence on service purchase behavior, related specifically with travel destination decision‐making. By recognizing travel patterns of individuals and understanding the influences causing these patterns, tourism marketers and planners have a greater understanding of the mechanisms of peer influence in pleasure travel destination choice.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».