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Enregistrement W4362698565 · doi:10.5430/wjel.v13n5p310

The Elders’ Voices Regarding Their Role as a Catalytic Agent for Local Tourism

2023· article· en· W4362698565 sur OpenAlexvenueno aff
Singkham Rakpa, Khomkrit Tachom, Budsaba Kanoksilapatharm, Albert Lisec

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTourism, Volunteerism, and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Phayao
Mots-clésTourismSustainabilityLocal languagePsychologyTraining (meteorology)Identity (music)Local communityPublic relationsBusinessSociologyPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elderly populations play important roles in society as providers of historical accounts, wisdom, culture, traditions, and social customs. As elderly people generally remain physically, mentally, and intellectually healthy, encouraging them to preserve and share their local identity through English language communication is one strategy that can support Thailand’s Sustainable Development Goals (SDGs) for older people. This study investigates the elderly’s need to learn communicative English for tourism to maintain local cultural identities. The participants included 170 retired elders from one district in a province in northern Thailand. The instruments used for data collection were questionnaires and semi-structured interviews. The results indicated that 65.88 % of elders expressed a need for English language training for tourism communication. The elders’ overall needs for training content were also at a high level (x̅= 3.69). Finally, the elders’ needs for situations for practicing English communication skills were at a high level (x̅= 3.74). The results of this study suggest that it is vital to survey and prioritize the elders’ needs for English language communication training courses for local community sustainability. The results of the present study have been used as guidelines for training elders to strengthen their role as a catalytic agent for local tourism.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,264 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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