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Enregistrement W2789199407 · doi:10.5539/jms.v8n1p59

Perceptions of Residents in Xinjiang, Urumqi towards Tourism Development through China’s Belt and Road Initiative

2018· article· en· W2789199407 sur OpenAlexvenueno aff
Grace Suk Ha Chan, Irini Lai Fung Tang, Mosa Wenxian Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Ethnic Minorities and Relations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismChinaDiversity (politics)BusinessEconomic growthInvestment (military)GeographyEconomyPoliticsPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

China’s Belt and Road Initiative (BRI) clearly reads as an audacious vision for transforming the political and economic landscapes of Eurasia and Africa over the coming decades via a network of infrastructure partnerships across the energy, telecommunications, logistics, law, Information and Technology, transportation and tourism sectors. The BRI prioritises people-to-people connection. Various countries and cities will benefit from promoting cultural nationalism and local civic identities. The joint project of Belt and Road (B&R) embraces the trend towards a multi-polar world, economic globalization and cultural diversity for upholding global free trade, allocating many resources and deeply integrating marketers. The BRI is a remarkable example of the borderless nature of infrastructure development. This initiative aims to foster economic growth and investment along the ancient Silk Road trading route between Europe and the East. For instance, in Xinjiang, Urumqi, various resources promoting the culture of the area add value to the tourism industry. This study adopted a descriptive research design that encompasses a qualitative approach and addressed the residents’ perception and attitude towards tourism. In-depth interviews with residents were conducted. Recommendations were made for destination marketers and governmental practitioners on how to improve and facilitate tourism industry for Xinjiang, Urumqi.

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)0,001
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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