MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2091625148 · doi:10.5539/ass.v9n3p42

Socio-economic Impacts of Home Stay Accommodations in Malaysia: A Study on Home Stay Operators in Terengganu State

2013· article· en· W2091625148 sur OpenAlexvenueno aff
Md. Anowar Hossain Bhuiyan, Chamhuri Siwar, Shaharuddin Mohamad Ismail

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut Alam Sekitar dan Pembangunan, Universiti Kebangsaan MalaysiaUniversiti Kebangsaan Malaysia
Mots-clésAccommodationRevenueNonprobability samplingBusinessInvestment (military)Service (business)Descriptive statisticsMarketingSample (material)Focus groupEconomic growthEconomicsFinancePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Home stay accommodation gives focus on traditional life style, local culture and customs to attract the tourists. The present study examines the economic potentialities of home stay for operators. The study also analyzes socio-economic impact of this accommodation from the perception of operator’s. Both primary and secondary data have been used in the study. A total of 10 home stay operators are selected from Terengganu for collecting primary data. The sample size has been determined based on non-probability convenience sampling design. Purposive sampling technique is used to select the respondents. Regression and descriptive analysis are using to attain the objectives. The study reveals that home stay is economically potential for the operators. Their monthly income rise based on initial investment, monthly expenses and targeted annual revenue. Moreover, the respondents believe this operation has helped local economy, society and environment. It gives focus on traditional culture and customs of local people. Home stay is increasing employment opportunities, local people living standard and public-private investment; and helpful for conservation and ecosystem to maintain the environmental balance. There are some initiatives such as proper planning and marketing, research activities, increase customer service and sufficient allocation can ensure socio-economic advancement from home stay accommodation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesaucune
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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,896

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,234 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Social ScienceMême sujetHousing, Finance, and NeoliberalismTravaux en français237 207