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Enregistrement W2799905719 · doi:10.5539/mas.v12n5p89

Using Correspondence Analysis to Explore the Relationship Between Information Sources and Elderly Tourist Segments

2018· article· en· W2799905719 sur OpenAlexvenueno aff
Salitta Saribut

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismDestinationsAdventurePsychologyReading (process)Market segmentationAdvertisingMarketingGeographyBusinessHistoryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aimed 1) to segment the target market of New-Age Elderly tourists, and 2) to define the data source that each group of New-Age Elderly tourists used for their trip planning by collecting data from 420 samples of Thai tourists aged between 60-80 years old in tourist attractions in cities. It was found from the findings that we can group New-Age Elderly tourists into five segments. Having analyzed the relationship between sources of tourism information and five segments of New-Age Elderly tourists the results can be summarized as follows. The first segment (‘Worried’) stressed making decisions and only felt confident after reading and having seen pictures. This group then stressed using tourism sources from leaflets or brochures. The second segment (‘Accepting aging’), saw it as a fact of life that no one can control aging and that it should be accepted. They stressed using friends and relatives as sources of tourism information. The third segment (‘Firmly with changes’) dared to face up to new things and considered life as an adventure. Plus, they sought out new and unseen tourism destinations that seemed exciting and wild so, they stressed using tourism data sources from tourism magazines and TV programs. The fourth segment (‘Young at heart’) were those with life satisfaction, who loved having fun and always felt young. They wanted to travel and stressed using data sources directly from tour agencies. The fifth segment (‘Consciousness’) were conscious in their actions and did not dwell on the past. This segment stressed using information sources from articles in travel magazines, newspapers, or journals. This study provides more understanding about the concept of the New-Age Elderly that makes a contribution to both research in the area of the New-Age Elderly and for practitioners in the tourism industry.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0080,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2018
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