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Enregistrement W2407945866 · doi:10.11821/yj2011030006

Analysis of tourism labor's inter-industry mobilty rules based on comparison among five areas at home and abroad

2011· article· en· W2407945866 sur OpenAlex
Han Guosheng

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGeographical Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHospitality and Tourism Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismChinaDominance (genetics)BusinessLabor mobilityRanking (information retrieval)AgricultureGeographyDemographic economicsEconomic growthLabour economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tourism employment has many and negative characteristics,which play a particular role in tourism labor's inter-industry mobility under different social backgrounds.Taking Jiuzhaigou as a case study,the article,through a comparative study in the existing work on mobility in Hungary,Somerset and Coventry in the United Kingdom,Jiuhua Mountain in China and Vancouver Island in Canada,analyzes tourism labor's mobility pattern,self-evaluation of mobility impacts,and mobility motivations under different backgrounds.The findings of the study are as follows.First,labor comes from an unusually wide range of industries.In foreign countries,the highest percentage engaged in trade(Wholesale and Retails Trade),and public sector such as public administration,and education and health contributed a high proportion,and mobility from declining industries was not insignificant,approximately accounting for 10%.In China tourism draws labor mainly from the traditional sectors such as agriculture and manufacturing,and high proportion of unemployed and female young labors are inclined to work in tourism.Second,the most impact of mobility was reported on the job satisfaction variables.The dominance of job satisfaction and physical environment may have been traded off for poor income,long working hours and job/education match.As is indicated by the multi-regression analysis,the satisfaction is mainly supported by career prospects,living standards,working hours and physical environment in China.Third,factor analysis of 30 motivation variables confirms five-dimensional structure.The means' ranking of motivation and factor display that labor mainly arrives by positive attributes associated with this industry and few are absorbed for refuge.In China instrumental utility together with positive is the strongest motivational forces.Entrepreneurial is correlated with businessman moving from agriculture and service industry.Instrumental utility and positive are most approved by all kinds of samples,but refuge approved least.These rules result from the combined effort exerted by the three powers of tourism employment's characteristics,regional socio-economic backgrounds and case's features.

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.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,284 · 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