Interpreting destination image through theory building approach / Noraminin Khalid
Notice bibliographique
Résumé
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…
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».