Factors effecting destination and event loyalty: examining the sustainability of a recurrent small-scale running event at Banff National Park
Notice bibliographique
Résumé
An important form of economic sustainability for tourism businesses is customer loyalty. Using a sample of 387 active sport tourists, factors that influence destination and event tourism loyalty are reported on in this paper. Thirty-six per cent of destination loyalty’s variance was explained – operationalized as intentions of active sport tourists to revisit and recommend Banff National Park (NP). Thirty-one per cent of event loyalty’s variance was explained – operationalized as participation in future offerings of an annual small-scale running race, Melissa’s Road Race, located in the park. Destination loyalty was directly and positively predicted by park attachment and indirectly influenced by event attachment, followed by nature-related travel motives, frequency of visits to the park and history of engagement in the race. Event loyalty was directly and positively predicted by event attachment and racers’ views regarding the appropriateness of Banff NP as a race context and indirectly by history of race participation. Running travel motives, perceived value of park entry and event fees failed to predict loyalty intentions. Two models were used to explore the ‘correct’ conceptualization of relationships between event attachment and park attachment. The model that depicted event attachment as an antecedent to park attachment demonstrated better fit with the data, and thus suggests support for the proposition that attachments which develop for special events may in turn support the development of destination attachment.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».