How do Chinese tourists differ from Caucasian tourists? An empirical study from the perspective of tourists’ self-concept
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the ability of self-concept to differentiate between the travel behaviours, travel patterns and motives of Chinese and Caucasian tourists. Using data collected from a survey in 2012 by an Ontario government agency, an exploratory factor analysis was used to reveal differences in self-concept between Chinese and Caucasian tourists. Results indicate a three-factor structure for Chinese tourists (assurance-self, extrovert-self and pressure-self) and a four-factor structure for Caucasian tourists (extrovert-self, explorative-self, assurance-self and pressure-self). Despite overlap in the factor structure, significant differences are noted in the amount of variance explained by each factor. Findings suggest that there may be significant differences between the two segments on planning and preparedness for overnight trips. Differences are noted between being pragmatic versus exploration for the sake of exploration, but not in using overnight trips to achieve rest and recovery from stress. This study contributes to cross-cultural studies in tourism research through its consideration of self-concept as a travel behaviour differentiator. Furthermore, this study extends the application of self-concept towards further understanding of tourist experiences from the perspective of self-congruity theory. Strategies to attract both Chinese and Caucasian tourists are discussed.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».