Examining the Relationships of Cognitive, Affective, and Conative Destination Image: A Research on Safranbolu, Turkey
Notice bibliographique
Résumé
Destination image is formed by three distinctly different but hierarchically interrelated components called cognitive, affective, and conative (Gartner, 1993:193). In this context, the main purpose of this research is to confirm the relationships between the cognitive, affective, and conative components of destination image. It also aims to reveal the multidimensional nature of cognitive destination image and determine the dimensions that compose it. Data for the sample was collected from 446 tourists who visited Safranbolu, Turkey. Exploratory factor analysis (EFA), confirmatory factor analysis (CFA), and hierarchical regression analysis were conducted to test the hypotheses. The results show that the cognitive destination image is a multidimensional construct. Also it is confirmed that destination image is a hierarchical structure within the cognitive, affective, and conative components. The assessment of both the cognitive and the affective components of destination image can be used as a predictor of tourists’ behavioral intentions toward destinations, such as intention to revisit, recommend, and spread positive word of mouth. Moreover, it is revealed that the affective component is influenced by the cognitive component and the affective component also mediates the relationship between the cognitive and conative components. These results provide some theoretical and managerial implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».