Analysis on the Inbound Tourist Market Structure and Development Strategies in XinJiang
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzed the time,the space and consumption structure of inbound tourist market in Xinjiang from 1999 to 2008 based on geographic concentration index and year border concentration index according to Chinese Traveling Statistics Yearbook,China Statistical Yearbook and Xinjiang Statistical Yearbook as well as other data materials.It utilized the quantitative and qualitative method.The results showed as follows about the time,the space and consumption structure of inbound tourist market in Xinjiang.(1)It was still high for geographic concentration index of inbound tourist countries in Xinjiang.(2)Foreigners were the largest inbound tourist market in Xinjiang.The main inbound tourist market in Xinjiang was from Europe and Asia.The top 6 tourists were CIS,Japan,Taiwan,HongKong and Macao,America,Korea.CIS was the largest number among inbound tourists in Xinjiang.(3)Most of inbound tourists went to North in Xinjiang.Most of them flowed to Urumqi City,Ili Kazak Autonomous Prefecture,Turpan Administrative Offices,Kashgar Administrative Offices and Hotan Administrative Offices.(4)Most countries were relatively stable tourist markets for inbound tourism in Xinjiang,such as Malaysia,Japan,Philippines,Singapore,United Kingdom,Germany,France,Italy,Sweden,Switzerland,CIS,Canada,United States,Australia,New Zealand,Hong Kong,Macao and Taiwan.Annual big change was reflected among the countries which were Mongolia,India,Thailand,Indonesia,Korea and Spain.(5)Shopping,long distance transportation accounted for the proportion to be bigger and changed obviously.local transportation,visiting,accommodation,catering,post and communication services,entertainment and other services had a smaller proportion.The change was not obvious.The countermeasures for developing inboard tourist market were given.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».