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Enregistrement W2913825152

Interpreting destination image through theory building approach / Noraminin Khalid

2018· book-chapter· en· W2913825152 sur OpenAlexaboutno aff
Noraminin Khalid

Notice bibliographique

RevueUiTM Institutional Repositories (Universiti Teknologi MARA) · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepictionDestinationsTourismDestination imageExploratory researchGrounded theoryFace (sociological concept)Qualitative researchPerceptionContent analysisInterpretation (philosophy)AdvertisingSociologyGeographyPsychologySocial scienceVisual artsComputer scienceArtBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative study is an exploratory attempt at understanding destination image through the writings of the travel writers who have undergone the FAMiliarisation or FAM programs organised by Tourism Malaysia. The idea behind the program is for the writers to experience first hand specific destinations in Malaysia and then share their experiences through their travel writings. The main focus was the content of the articles or themes of particular magazines and their writings represented endorsed information. The data in the form of the travel articles (FAM articles) were collected with the assistance of Tourism Malaysia based on the suggested criteria established. FAM articles were collected for analyses representing writers from several countries including Australia, Canada, Brunei Darussalam, USA, United Kingdom and India to name a few. Using the qualitative method of content analysis and adapting the coding procedures of open, axial and selective codings from the grounded theory approach, this study analysed and interpreted selected travel articles written by the FAM writers. The findings are then integrated with the analysis of face-to-face interviews with international tourists and then further strengthened with literature. This study addresses the gaps between destination image theories and the depiction of such destination image by travel writers. It is postulated that writers will mould the perception of the destination and therefore enhance the understanding of destination image. Although the present depiction of destination image is very much relevant within most tourism contexts, what is perhaps not considered precisely is whether such interpretation still holds when the image is derived merely from textual data as they are interpreted by FAM writers. These writers provide the linkage between the destinations and the potential tourists. How they write, what they write, and their expressions of the destinations will influence potential tourists’ attractions to visit. What has yet to be addressed precisely also is the conceptualisation of the framework that describes the elements that form the destination image as it relates to a contextual perspective of Malaysia. The findings reveal that destination images of Malaysia can be divided into three main conceptualisations; a functional depiction of destination image through the portrayal of nature, festivals, people and history; the experiential values relating to excitement and emotional attachment, and the auxillary influence as shown by the spillover effect and FAMiliarity with specific places. The findings further reveal that such destination images lead to the possibility for undertaking psychographic segmentation of targeted travellers and ultimately emphasized the need for positioning strategies to be in place. This essentially led to the evolvement of possible destination branding and in the creation of destination loyalty. This study established that it was possible to derive destination image by interpreting the depth of the articles and through the expressions of the travel writers who very often narrated their experiences coherently through vivid depictions and emotions. It is suggested that future studies further test the evolving themes through empirical analyses that are more conclusive and statistically proven.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,270 · 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
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
Routes d'admission1
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