The Influence of Heritage Tourism Destination Reputation on Tourist Consumption Behavior: A Case Study of World Cultural Heritage Shaolin Temple
Notice bibliographique
Résumé
The increasing drastic competition between tourism destinations decides on only the sites with good reputation can attract more and more tourists. The tourism destination reputation will affect tourists’ choices before traveling and consumption behavior during traveling. In order to analyze tourist consumption behavior during traveling, this article initially builds a theoretical model of tourism destination reputation, tourist enjoyment, tourist memorability, and tourist consumption behavior. Then, 490 valid questionnaires are collected based on a field survey. Meanwhile, a basic sample information collection, reliability, and validity testing (confirmatory factor analysis) and testing analysis based on structural equation model are conducted on the collected data. The result of the confirmatory factor analysis shows that the tourism destination reputation is measured by five factors: catering, accommodation, landscape, culture, and recreation and entertainment; tourist enjoyment is measured by the feeling of joy and relaxation; tourist memorability is measured by emotional memory, expectation memory, benefit memory, and interest memory; tourist consumption behavior is represented by five indexes: willing consumption, urgent consumption, guided consumption, repeated consumption, and recommended consumption. The hypothesis testing shows that the heritage tourism destination reputation not only directly and positively influences tourist consumption behavior but also indirectly affects tourist consumption behavior through tourist memorability and the chain relationship between tourist enjoyment and memorability. Finally, some suggestions are put forward to improve the tourism destination reputation and tourist enjoyment and memorability.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».