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Enregistrement W4206206431 · doi:10.1080/13683500.2021.2023479

Psychological consequences of tourism ideal affect

2022· article· en· W4206206431 sur OpenAlex
Eiji Ito, Shintaro Kono, Jingjing Gui

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCurrent Issues in Tourism · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesWakayama Medical University
Mots-clésTourismAffect (linguistics)Tourism geographyEcotourismMarketingPsychologyIdeal (ethics)DestinationsSocial psychologyBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Guided by the affect valuation theory, this study examined the relationships among tourism ideal affect (i.e. how people want to feel at tourism destinations), tourism actual affect (i.e. how people really feel at tourism destinations), and tourism satisfaction. Online surveys were conducted before and after travel, and 418 Japanese adults provided usable data. Our SEM results indicated that (a) tourism ideal affect, not global ideal affect, influenced tourism actual affect; (b) tourism ideal affect influenced tourism actual affect with matching arousal levels (high- vs. low-arousal); and (c) tourism ideal affect influenced tourism satisfaction via tourism actual affect, but only for high-arousal levels. Our research extends ideal affect to the tourism context, which has motivational force and better explains tourism experience and satisfaction than global ideal affect. Tourism federations and agencies need to know that tourism and global ideal affect is distinct, and the former predicts actual emotional experiences in tourism. Providing people with tourism experiences that match their tourism ideal affect is the key to tourism development and planning/managing tourism destinations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,362 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle