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Enregistrement W2884044638 · doi:10.22215/etd/2016-11497

Advancing Tourist Destination Image Theory: Formation Antecedents and Behavioral Consequences

2016· dissertation· en· W2884044638 sur OpenAlexaff
Mohammed Alwan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismGeneralizability theoryPsychologyContext (archaeology)Sample (material)Structural equation modelingDestination imageAdvertisingMarketingPersonalityConsumer ethnocentrismSocial psychologyPerceptionConsumer behaviourEthnocentrismDestinationsBusinessGeographyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PurposeThe purpose of this thesis is three-fold:(1) To examine the effect of four personal factors (institutional trust (IT), consumer ethnocentrism tendency (CET), consumer cosmopolitanism (COS), and personality type (PT) on the formation of the domestic tourist destination image (DTDI), (2) To examine the effect of DTDI on the destination brand experience (DBE), tourist satisfaction (TS), behavioral intentions and the relationships among them, and(3) To assess the potential applicability of relative deprivation theory, the means-end approach, leisure constraints theory, freedom-seeking theory, and prestige-seeking theory on the tourist preference for international versus domestic tourism in Saudi Arabia. Design/methodology/approachA sample of 1,564 Saudi citizens was collected through an online questionnaire using established valid and reliable measures for each construct.A theoretical model that included the antecedents and consequences of DTDI was designed based on the latest status of the topic in the literature.The data were analyzed statistically using structural equation modeling (SEM) in order to test the model.The results are then discussed in the light of nine interviews with tourism officials, experts, and professionals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,368 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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