Stronger together: International tourists “spillover” into close countries
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the spillover effect of spatial proximity on international tourism in all 195 countries using data from the World Bank. We use a spatial proximity measure to calculate the number of neighbors that each country has and how the neighboring nations’ international tourist arrivals “unintentionally” affect each country’s international tourism. We define spatial proximity using both the conventional contiguity measure and the minimum-distance measure (MDM) of proximity: the two closest points between countries on their outer boundaries. By constructing spatial lag models (SLM) and spatial error models (SEM), we capture the spillover effects between neighbors. Our findings suggest that a country’s international tourism flows over the period of 1995–2019 are strongly influenced by international tourist arrivals to the nation’s neighboring countries; ranging from 8.1% to 45.8%, depending on the model used. Particularly, the spillover effect was more prominent for the period from 2015–2019, as compared to 1995–1999, implying increasing dependence among neighboring countries in international tourism, which directly contrasts the common assumption that technology is making geographic distance less relevant. This paper provides several important implications for both scholars and practitioners, although further study is required to determine the effects of historical interactions and spatial relations.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 découle