Seasonal Variation in Visitor Satisfaction and Its Management Implications in Banff National Park
Notice bibliographique
Résumé
Seasonal variations in tourist satisfaction is an important issue for the sustainable management of national parks worldwide. Visitors should have high-quality experiences in both the high season and the off-season. This research investigated visitor satisfaction patterns and determinants in Banff National Park in different seasons. The study was conducted through a face-to-face questionnaire survey that collected visitor demographic, expectation and satisfaction data in July 2019 (high season) and December 2019 (off-season) in Banff National Park. The data analyses were based on a sample of 741 respondents and were processed using principal component analysis, correlation analysis and logistic regression models for different seasons. There were significant differences in visitor satisfaction levels and their determinants in different seasons. The quality of the park’s natural characteristics and the park’s activities were the most important determinant of visitor satisfaction in the high season and off-season, respectively. The correlation between visitor satisfaction and expectations in the high season was generally negative, whereas all correlations in the off-season were positive. The results fill a knowledge gap by examining the seasonal differences in visitor experience and their determinants in the national park, and by building a bridge between visitor experience and tourism seasonality. The findings may assist both practitioners and scholars in understanding visitor expectations and satisfaction in different seasons. They may assist in the prioritization and effective management of the park to optimize the visitor experience in both seasons and achieve tourism sustainability.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».