Criteria for the Selection of Tourism Destinations by Students from Different Countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this paper is to identify selected aspects of the management of information about prospective tourist destinations by young people (students) from Canada, Poland, and Trinidad and Tobago. On the basis of a questionnaire study, the ranking of preferences of respondents (i.e., the main criteria of destination choice) has been presented. Students were selected as respondents - as a “convenient sample” - in this privately funded study. A variety of aspects related to comfort (and convenience) and attractiveness have been identified as most important to the choice of destination. These are also leading motives that may form a platform for advertising campaigns and suggestions for regional development. This examination has been done mainly with the use of analysis of averages, Spearman correlation coefficients, and various approaches to factor analysis. It turns out that despite very different characteristics of respondents from the three countries, both their preferences and motives for promotion of the destination are very similar. Conclusions can be helpful for travel agencies and those responsible for the development of tourism infrastructure, as well as for the organization of further studies on the subject. The combination of various statistical tools used when examining the subject and the finding - that is, the similarity of preferences between travelers - can be regarded as new value when examining the subject.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».