Understanding Tourists’ Behavioral Intention and Destination Support in Post-pandemic Recovery: The Case of the Vietnamese Domestic Market
Notice bibliographique
Résumé
Many countries have recently strived to accelerate the tourism recovery process by restarting their tourism industry despite the unprecedented risks of the COVID-19 crisis. Noticeably, several tourism destinations have experienced an impressive revitalization of both domestic and international tourist arrivals right after lifting all social distance restrictions. However, little is known about how a tourist destination may revive from the pandemic and to what extent tourists are willing to support a destination recovery. This study, therefore, aims to examine factors influencing the travel demand of domestic tourism and tourists’ willingness to support a destination recovery in new normal conditions. The Partial Least Square-Structural Equation Modeling was employed to predict the structural model derived from a sample size of 695 valid questionnaires. The results indicate that there is a significant improvement in domestic tourists’ travel intention and their willingness to support the post-pandemic destination revival. It is interesting to learn that the destination health risk image is no longer a critical determinant to tourists’ travel plans, while other factors including attitude, monetary promotion, and social media significantly influence their travel intention and support of tourism destination re-opening in new normal conditions. Theoretically, this study generates important contributions to post-disaster crisis management and predicting tourists’ behavioral intentions that may influence tourism destination recovery prospects. Practically, the study also provides several important implications to rebuild the domestic tourism industry in a more resilient way against future pandemic challenges.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».