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Enregistrement W2489286700 · doi:10.5539/jsd.v9n4p179

Rural Tourism Sustainable Management and Destination Marketing Efforts: Key Factors from Communities’ Perspective

2016· article· en· W2489286700 sur OpenAlexvenueno aff
Chee-Hua Chin, May‐Chiun Lo, T. Ramayah

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Higher Education, Malaysia
Mots-clésTourismRural tourismBusinessSustainabilityMarketingSustainable tourismDestinationsDestination managementPerspective (graphical)Destination marketingLocal communityTourism geographyGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rural tourism is seen as a potential sector in promoting country to the world and at the same time generates incomes to local communities. However, due to the lucrative economic benefits, tourism destination’s sustainability and quality of services is often being ignored. Thus, this study highlights the importance of sustainable management and destination marketing efforts in rural tourism destinations with identified significant contributively factors from local communities’ perspective. A total of 168 respondents comprising of local communities from <em>Kampung Telaga Air</em> and <em>Kampung Semadang</em>, Kuching, Sarawak took part voluntarily in this study. To assess the developed model, SmartPLS 2.0 (M3) is applied based on path modelling and bootstrapping. Interestingly, the findings revealed that local communities believed factors like climate change, carrying capacity of a destination, and environmental education are significantly affect both tourism destination sustainable management and destination marketing efforts. Furthermore, community support is also found to be important too for tourism destination marketing efforts. Surprisingly, community support was found no relations with destination sustainable management from local communities’ point of view. This study further discussed on the implications of the findings, limitations, and direction for future research.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeQualitatif
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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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