The Impact of Covid-19 Outbreak on the Tourism Needs of the Algerian Population
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to understand the vision and the reaction of the population towards tourism and holidays during this period of the COVID-19 pandemic. It also investigates the tourist needs of the Algerian population after the closure of international borders. Methods: The data were collected using a mixture of quantitative and qualitative methods through a questionnaire applied to 203 people in different regions of Algeria (a North African country) from 1 June to 13 July 2020. Results: The needs of Algerian tourists were characterized by a great need for leisure to relieve psychological stress caused by COVID-19 (M = 25.33) among the study sample (p < 0.05). The results also show an average need to rationalize the costs of tourist services (M = 5.26) according to the respondents (p < 0.01). This is in addition to the great need (M = 7.75) among respondents (p < 0.05) of the awareness that the tourism sector can contribute to the economic recovery in Algeria after the confinement period. About 75.86% of respondents requested the cleanliness of tourist sites, while 69.95% recommended improving safety because of the size of tourist sites in the Algerian territory as well as measures related to social distancing. The results show that 53.69% of respondents preferred the month of August to go on vacation, 29.06% chose the month of September, and 17.25% would prefer the months of October, November, and December since they expected a reduction in the risks of the COVID-19 pandemic. Conclusions: The COVID-19 pandemic has affected the tourism needs of the Algerian population, which has become increasingly aware of the consequences of the pandemic in relation to their health and in relation to the country’s economy. These results can help the authorities of the tourism sector to better understand and identify the tourism needs of this population in the current period and after the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».