Progress on Airbnb: a literature review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to review the extant literature on Airbnb – one of the most significant recent innovations in the tourism sector – to assess the research progress that has been accomplished to date. Design/methodology/approach Numerous journal databases were searched, and 132 peer-reviewed journal articles from various disciplines were reviewed. Key attributes of each paper were recorded, and a content analysis was undertaken. Findings A survey of the literature found that the majority of Airbnb research has been published quite recently, often in hospitality/tourism journals, and the research has been conducted primarily by researchers in the USA/Canada and Europe. Based on the content analysis, the papers were divided into six thematic categories – Airbnb guests, Airbnb hosts, Airbnb supply and its impacts on destinations, Airbnb regulation, Airbnb’s impacts on the tourism sector and the Airbnb company. Consistent findings have begun to emerge on several important topics, including guests’ motivations and the geographical dispersion of listings. However, many research gaps remain, so numerous suggestions for future research are provided. Practical implications By reviewing a large body of literature on a fairly novel and timely topic, this research provides a concise summary of Airbnb knowledge that will assist industry practitioners as they adapt to the recent rapid emergence of Airbnb. Originality/value This is the first paper to review the extant literature specifically about Airbnb.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle