Tourists’ Satisfaction with a Destination: An Investigation on Visitors to Langkawi Island
Notice bibliographique
Résumé
This study attempts to investigate the antecedents of tourist satisfaction. The focus of the study is Langkawi Island, a well-known tourist destination in Malaysia. Questionnaires were distributed to 500 tourists in Langkawi Island. Descriptive statistic, factor analysis and multiple regressions were run on the 482 useable data. The results indicate that 295 (61.2%) of the respondents were repeat visitors and the remaining 187(38.8%) were first-timers. More than half (56.8%) of the respondents had high levels of satisfaction with the mean items score of 3.90 and above. When factor analysis was run, seven factors emerged from the 33 items used to measure the contructs. Apart from tourist expectations, perceived quality, destination image, cost and risks, and perceived value, a new variable known as social-security was identified as a predictor. Regression analysis revealed that destination image, tourist expectations, costs and risks, and social-security have positive and significant influence on tourist satisfaction. Social-security was found to be the most important predictor of tourist satisfaction, followed by tourist expectations, destination image, and costs and risks. The findings of this study could provide guidelines for tourism managers and destination operators to further develop better strategies to satisfy travellers to Langkawi.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».