Development Strategies for Taking Thailand’s Health Healing Tourism Business into the Global Market
Notice bibliographique
Résumé
As a business, medical tourism seems to offer a wide range of products/services to potential customers, especially those from overseas. In this regard, the Thai government has adopted a policy to promote Thailand, as the medical hub of Asia, capable of providing world-class health care. The purpose of this study, therefore, is to analyze the development strategy of the medical tourism business using a combination of methods, both qualitative and quantitative in nature, to achieve this objective. The sample for this study consisted of 310 foreigners undergoing medical treatment in private hospitals in Bangkok, and the data collected from these respondents is presented in statistical form through the use of Path Analysis. The strategies pertaining to the development of medical tourism consist of demand strategies, supply strategies, research framework strategies (such as the perceived potential of the medical tourism industry for providing quality service), appeal, management of relevant public services, and service quality strategies, including those relating to strong and weak points. Furthermore, using path analysis to determine the relationship between public management, the quality of the hospital’s service, and the appeal of the country’s amenities that affects foreigners’ perception of the country’s potential regarding health facilities. It was found that the most important factor was the quality of the service provided, while the second most influential variable was appeal.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».