Rural Tourism Sustainable Management and Destination Marketing Efforts: Key Factors from Communities’ Perspective
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».