Understanding Canadian and US tourists: A self-concept based segmentation study
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to identify the distinctive market segments based on tourists’ self-concept, gain a better understanding of U.S. and Canadian tourists’ travel patterns, and provide implications that are beneficial to destination marketing organizations (DMOs). This study advances the knowledge of self-concept in the tourism context by validating its measurement and employing it as a segmentation base. This study used 2 percent of cases (N=1,012) of secondary data collected by an Ontario government agency, and a factor-cluster approach for analysis. Principal component analysis was utilized to identify specific characteristics of self-concept items and the results yielded three selves (extravert self, explorative self, and depressive self). Then, the study segmented U.S. and Canadian tourists by three self-concept factors and obtained four distinctive segments: Energetic Segment (ENT), Adventurous Segment (ADT), Conservative Segment (COT), and Escaping Segment (EST). ENT tourists are characterized as active, inquisitive and confident with a medium level of perceived value, satisfaction, and recommendation. ADT represents tourists who are older, open-minded, and optimistic with the highest level of perceived value, satisfaction, and recommendation. COT is relatively passive and had the lowest level of perceived value, satisfaction, and recommendation. EST is a group of nervous and stressful young female tourists who had a low level of perceived value and a medium degree of satisfaction and recommendation. This paper concludes with appropriate advertising and promotional strategies for the different segments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».