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Enregistrement W3007315733 · doi:10.1108/ijtc-07-2019-0111

Congestion, popular world heritage tourist attractions and tourism stakeholder responses in Macao

2020· article· en· W3007315733 sur OpenAlexaff
Hilary du Cros, Weng Hang Kong

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Tourism Cities · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismVisitor patternStakeholderOriginalityBusinessCompetitor analysisGovernment (linguistics)MarketingWorld heritageData collectionDestination managementValue (mathematics)Public relationsQualitative researchGeographyDestinationsPolitical scienceSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this study is to offer advice to the Macao Special Administrative Region (SAR) Government regarding the tourist and traffic flow concerning how these contribute to congestion in World Heritage Site (WHS) elements and make recommendations regarding the management of tourist flows and traffic congestion. Design/methodology/approach The research undertaken in this study is partially longitudinal. The case study is also partially ethnographic in that tourist behaviour at key sites has been observed. Concerning the specific methodology applied, data collection techniques are chosen to provide a multiplicity of data sources: on-site observation and semi-structured telephone interviews. Findings The study is found that Macao was at a crossroad. All stakeholders needed to take some responsibility for implementing actions recommended that would ensure that Macao SAR’s World Heritage assets would be used responsibly for future, as well as for present generations. Originality/value The study has shown that better and long-term understanding of congestion is necessary to inform better visitor management decision-making, enhance tourist experience and discover the factors that influence visitor satisfaction. It is also needed to reveal aspects of stakeholder readiness and barriers to action.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeObservationnel
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

Citations36
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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