A Study of Impact of Tourism Direct Employment Trends on Tourism Arrivals: An Empirical Analysis of Sri Lankan Context
Notice bibliographique
Résumé
Sri Lanka is one of the major tourist attraction destinations in South Asian region. After the economic reforms in 1977, the successive governments implemented various attractive policies and programmes to promote tourism in pursuing economic growth and development. The government further employed a number of initiatives to encourage and attract tourism arrival in the country. In this backdrop, this study is to analyze the impacts of the tourism direct employment trend on tourism arrivals in Sri Lankan context by using the time series data from year 1978 to 2017. The dependent variable used in this study is tourism arrivals. The independent variables are tourism direct employment and tourism Earnings. The tools used to achieve the objective of this study are Correlation Analysis, Multiple Regression, and Residual test. In this study, it is found that the correlation relationship between the variables is very strong. tourism direct employment and Tourism Earnings are directly related with tourists’ arrivals. The data collected have analyzed by using the econometrics software EViews 10. Based on the result recommended that to increase the magnitude of the direction tourism arrival in Sri Lanka, the factors such tourism direct employment and tourism Earnings should play statistically significant roles. This significant role should be considered by the relent authorities in Sri Lanka.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».