MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2793984987 · doi:10.1002/jtr.2195

Predicting potential agritourism segments on the basis of combined approach: The case of Qazvin, Iran

2018· article· en· W2793984987 sur OpenAlexaff
Hojjat Varmazyari, Ali Asadı, Khalil Kalantari, Marion Joppe

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Tourism Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismMarket segmentationAgricultureBusinessSample (material)Position (finance)Rural tourismGeographyCluster analysisMarketingAgricultural economicsRegional scienceEconomicsStatisticsTourism geographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Most published rural/agritourism segmentation studies were undertaken in the 1990s and 2000s and concentrated on developed countries. This study predicts tourist segments by surveying a sample of potential agricultural tourists in Qazvin, Iran. Qazvin is capital of the province of the same name and is in a unique position for agritourism development, due to its very important historical, natural, and agricultural attractions. A factor‐clustering method and combined approach identified 3 distinct agritourists segments, one of whom not previously described, who exhibited the greatest concern for food safety. The study presents a spectrum of agritourists needs that allow us to compare the priorities of agritourists in emerging markets with those of industrialized countries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Tourism ResearchMême sujetDiverse Aspects of Tourism ResearchTravaux en français237 207