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Enregistrement W2017873506 · doi:10.1080/14616680500164609

A Geographical Analysis of the Rates of Non-Travel Across the Regions of Canada

2005· article· en· W2017873506 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueTourism Geographies · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesWilfrid Laurier University
Mots-clésAnnalsTourismAdvertisingDestinationsMarketingGeographyRegional scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this study was to classify and segment non-travellers across the regions of Canada. This was achieved by empirically testing Haukeland's (1990) Haukeland, V. J. 1990. Non-travellers: The flip side of motivation. Annals of Tourism Research, 17: 172–184. [CSA][CROSSREF][Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar] model of non-travel. The study revealed that while Quebec had the lowest incidence rate of non-travel, those who did not travel were socially constrained at a much higher rate than in the other regions of Canada. Those not born in Canada were most likely to be both financially and socially constrained and concentrated primarily in Ontario. Non-travellers in Western Canada were most likely to report being financially constrained. Overall, this study found that Haukeland's (1990) Haukeland, V. J. 1990. Non-travellers: The flip side of motivation. Annals of Tourism Research, 17: 172–184. [CSA][CROSSREF][Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar] model assisted in the discovery of regional differences in non-travellers across Canada. If non-travellers are understood more clearly, some of their market potential could be realized by the tourism industry.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,006
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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