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Enregistrement W2241415234 · doi:10.1080/00222216.2008.11950133

Self-Serving Bias in Visitors' Perceptions of the Impacts of Tourism

2008· article· en· W2241415234 sur OpenAlexaffabout
Christine M. Van Winkle, Kelly J. MacKay

Notice bibliographique

RevueJournal of Leisure Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismPerceptionPsychologyPlace attachmentEconomic impact analysisRecreationAttributionMarketingSocial psychologyAdvertisingGeographyBusinessPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractThis study explores tourism destination impacts through the unique lens of visitors' perceptions of their contributions to impacts. Self-serving bias of attributions was used as the theoretical framework to examine how campers in the Canadian Rocky Mountain National Parks perceived the impacts of their own behavior on the destination. In total 241 campers completed self-administered questionnaires that assessed common tourism impacts, camping experience, and socio-demographic characteristics. Results of factor analysis indicated three dimensions of impacts: immediate; gradual; and economic. Findings suggested that while visitors recognized their immediate and economic impacts on the destination, their contribution to gradual impacts depended upon an interaction between camping experiences and destination experience. The temporal nature of impacts, coupled with the interaction effect support self-serving bias as a useful framework to explain how visitors perceive their own impacts at a vacation destination. Implications for persuasive communication are discussed.KEYWORDS: Self-serving biastourism impactspast experience

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations19
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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