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Enregistrement W2382202114

ANALYSES ON MARKET COMPETITION STATE OF CHINESE INBOUND TOURISM IN NEW CENTURY

2005· article· en· W2382202114 sur OpenAlexaboutno aff
Sun Gen-nian

Notice bibliographique

RevueEconomic Geography · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaTourismCompetition (biology)BeijingBusinessEconomyState (computer science)GeographyEconomic geographyEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In market economy system, the establishment of regional tourism developing strategy must be based on the exact market analysis and grasp. In this paper, according to the two indexes combination of market occupancy rate and growth rate, a mathematical model of tourism market competition state is put forward, using this model, a regional tourism markets is compartmentalized into four types, such as bright star market, cash-cow market, infant market and thin-dog market. This model provided a new method for analyzing the regional tourism market in the drawing of regional tourism developing strategy. As an example of the study, the paper partitions customer recourses markets and objective markets of China inbound tourism in the end of last century in quantity, the result shows: the customer recourses markets focus on three regions, which are west of Europe, north of America, southeast of Asia. In the intercontinental markets, Russia and America are the first grade, England, Germany, Canada and Australia are the second, Italy, Holland, New Zealand and Spain are the third. In the inner-continent markets, Japan and Korea are the first one, Malaysia, Philippines, Singapore and Mongolia are the second, and the third are Thailand, Indonesia, India and Vietnam. In china, the inbound tourism development of each province is unbalance, the eastern is high and the western is low, the inbound tourists are mainly distributed at 12 hot provinces. In the eastern region, Guangdong is the first grade, Beijing, Shanghai Fujian and Jiangsu are the second, Zhejiang, Shandong and Liaoning are the third. In the middle part district, Guangxi is the first grade, Heilongjiang, Hubei, Hunan and Inner Mongolia are the second. In the western region, Yunnan and Shaanxi are the first grade, Szechwan and Chongqing are the second one. With analyzing the status of each markets, the research provides the new according for market exploit strategy of China inbound tourism in the beginning of new century. The partition of tourism market competition state is comparatively, and it is dynamic in time and space, this work is only a principium exploration and there is some questions await research going to deep.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,313 · 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.

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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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