The Effect of Population Socio-Economic Characteristics on Tourism Demand in Serbia: A Survey
Notice bibliographique
Résumé
The synthesis of various theoretical concepts and empirical research confirms the significance of leisure time and leisure funds as fundamental factors of tourism demand. It also confirms the fact that the correlation between resources and needs shows that all the person's efforts are directed to coordination between their needs and means and that those tourist needs are manifested through the tourist consumption. Therefore, the study is based on the assumption that socio-economic characteristics of population have a great influence on the decision concerning where and how the vacation will be used.Thus, the aim of the research was to determine whether there is and how important is the influence of socio-economic characteristics of the population as independent variables on the scope and direction of movement of tourist demand in the particular case in practice.Based on the conducted research and analysed results, the authors strived to examine the initial hypotheses, that is to provide a statistical correlation between the dependent and independent variables.The results of research confirm the hypothesis that the socio-economic characteristics of working and living conditions of the population have a great impact on the dynamics and scope of tourism demand.According to the defined aim, the theoretical elaboration of the results dominates the study. During the research and results analysis, the following methods were used: T-test, One-Factor Analysis of Variance, Pearson Correlation Coefficient, Logistic Regression and Multiple Regression.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».