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Enregistrement W2310385709 · doi:10.5539/ijef.v8n4p192

Explaining Tourism Inflows in Greece: A Macroeconometric Approach

2016· article· en· W2310385709 sur OpenAlexvenueno aff
George Agiomirgianakis, George Sfakianakis

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismEconomicsEconometricsDimension (graph theory)EstimationEconometric modelVariable (mathematics)VariablesPanel dataSection (typography)Sample (material)MacroeconomicsEconomyGeographyStatisticsMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the determinants of tourism inflows to Greece. The significance of the specific sector for the Greek economy varies from 15% to 20% of GDP (measured directly or indirectly respectively). Building on the existing literature, panel data estimation techniques are used, with explanatory variables including selected macroeconomic indicators and (relative) price indices. The main innovation of the paper is that, regarding the cross section dimension of the sample, disaggregated data based on the country (or area) of origin are used, combined with the corresponding macroeconomic aggregates. The time-span of the data is the 2004-2010 period, with the specific econometric techniques used taking into account both the statistical properties of variables and the differences between the various cross sections. The main conclusion of the paper is that the macroeconometric approach to explaining tourist arrivals provides a very satisfactory model fit, with explanatory variables explaining a significant part of the variability of the dependent variable.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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