MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2783700878 · doi:10.5430/ijba.v9n1p81

The Impact of the Internet on Saudi Arabia Travel Agencies

2017· article· en· W2783700878 sur OpenAlexvenueno aff
Fahad Saleh Alolayan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business Administration · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetAgency (philosophy)BusinessSample (material)MarketingDescriptive statisticsCompetition (biology)Descriptive researchAdvertisingComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the impact of the Internet revolution on travel agencies on Saudi Arabia’s travel agency market. A reliable and valid three-part questionnaire was developed: the first part collects the basic information on the travel agencies; the second part examines the extent to which travel agencies use the benefits of the Internet for their operations; the last part measures the real impact of the internet on travel agencies with four dimensions. A sample of 50 travel agencies fully participated in this study. The descriptive data of the sample indicates that the travel-agency industry in Saudi Arabia is still very small; more than 50% of the agencies operate with less than five employees in one or two branches only. More than 55% of the agencies have less than four years of experience and relatively small capital. In addition, the descriptive data reveals that 72% of the agencies in the sample do not have their own websites, and only 4% of the agencies have websites with features that complete customers’ transactions without human involvement. The main results assure the importance and the benefit of using the Internet for Saudi Arabia travel agencies; however, they have not yet used most of its advantages. Moreover, they do not see any threat or negative impact to their business from the Internet. A number of recommendations have been provided to this industry, such as using the power of the Internet as a global competition tool, and the opportunity of a major emergence among travel agencies in this market.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Business AdministrationMême sujetTechnology Adoption and User BehaviourTravaux en français237 207