The cannabis festival: quality, satisfaction, and intention to return
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to understand how festival quality, satisfaction and intention to return among cannabis festival attendees were interrelated by using the 2018 Mile High 420 Cannabis Festival in Denver, Colorado, USA. Design/methodology/approach This study employed an online survey with festival attendees to the 2018 Mile High 420 Festival. A total of 664 attendees participated in the survey. Findings Findings of the study revealed the demographic profile of cannabis festival attendees (i.e. relatively young, single and evenly distributed in terms of gender and residency) and its relationships with respondents’ perceived festival qualities. In addition, two dimensions of festival quality unique to the context of marijuana festival influenced attendees’ satisfaction and intent to return significantly. Festival attendees’ travel characteristics were used to describe attendees’ satisfaction and intent to return to a different degree. This research has also highlighted a lack of research in the area of cannabis events/festivals. Originality/value This study is the first investigation that studied a cannabis-themed festival in the tourism literature. As legalization of recreational cannabis has been embraced in the USA and abroad (i.e. Canada), the findings of this empirical study will help the industry professionals and policy makers to understand this unprecedented SIT market and can be used as the benchmarks for their legal and operational practicality. Further, this study highlights research gaps in the tourism literature, and identifies those areas where future study is unlikely to provide new knowledge.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».