Decision-Making Behavior and Risk Perception of Chinese Female Wildlife Tourists
Notice bibliographique
Résumé
Prior to the global pandemic, wildlife tourism was increasing rapidly globally but was in the early stages of development in China, where it faces great challenges and opportunities. Women comprise a substantial proportion of the market but their decision-making behavior and their perceptions of risk in wildlife tourism have not yet been explored. This paper explores relationships between risk perception and decision-making in tourism. A survey of female tourists was undertaken at non-captive and semi-captive wildlife sites in western China, as well as through internet website posting, resulting in 415 completed questionnaires. Quantitative methods were used to examine four sequential stages of decision-making in wildlife tourism: destination selection, trip itinerary, travel mode and security assurance, and entertainment consumption. Three dimensions of risk perception in wildlife tourism were identified: physical safety, personal comfort, and quality of experience. Decision-making behavior and risk perceptions are related. Perceived risks greatly impact tourists’ travel mode and security assurance decisions. The higher the perceived risk, the greater the likelihood of female tourists participating in decisions on destination selection, travel methods and other entertainment activities undertaken on their wildlife tourism trips. Concerns regarding personal comfort positively influence destination selection, the trip itinerary, and recreation and consumption decisions. Assurance of acquiring a quality experience influences entertainment consumption decisions. The study contributes to the understanding of risk, decision-making behavior and gender research, and confirms the practical importance of safety considerations at wildlife destinations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».