The Impacts of Multi-environmental Constructs on Tourism Destination Competitiveness: Local Residents’ Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
In the rural tourism industry, the environment has emerged to be of most concern to the local communities, followed by social-cultural and economic issues. Stemming from the awareness, the environment has become one of the main pillars for sustainable tourism development, particularly, rural tourism destination. On the other note, in a competitive tourism market, it is important for rural tourism destinations to create competitive advantage in order to attract visitors. Therefore, competitiveness theory underpins the research framework proposed and attempts to examine the impacts of multi-environmental constructs towards the development of rural tourism destination competitiveness. A total of 278 respondents comprising of local communities from rural destinations in Sarawak, Malaysia took part voluntarily in this study. To assess the developed model, SmartPLS 2.0 (M3) is applied based on path modelling and bootstrapping. The findings showed that local residents are in their believed that for a rural tourism destination to enhance its competitiveness, environmental education is the key to increase environmental conservation that lead to better quality of environment. Tourism infrastructure is an added advantage to increase a tourism destination competitiveness. 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».