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Enregistrement W4377115910 · doi:10.1111/fcsr.12480

Canadians' travel knowledge acquisition during the pandemic: A cognitive mediation model approach

2023· article· en· W4377115910 sur OpenAlexafffundabout
Shuyue Huang, Lena Jingen Liang, Hwansuk Chris Choi, Sharon F.H. Pang

Notice bibliographique

RevueFamily and Consumer Sciences Research Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensUniversity of GuelphToronto Metropolitan UniversityTed Rogers Centre for Heart ResearchMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesMount Saint Vincent University
Mots-clésGratificationMediationPandemicCognitionPsychologyModerated mediationElaboration likelihood modelPublic relationsAdvertisingBusinessSocial psychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceSociologyMedicineInfectious disease (medical specialty)Social science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study aimed to improve Canada's preparedness to rejuvenate the economy in public health crises by understanding how potential tourists acquire knowledge using the cognitive mediation model. We examined the effect of media motivations (i.e., surveillance gratification and anticipated interaction) in predicting two types of subjective knowledge (i.e., pandemic knowledge and travel health knowledge) through the mediation of media attention and elaboration. The study results supported all hypotheses except for the relationships between surveillance gratification and media attention, and media attention and travel health knowledge. This study provides implications for destination marketing organizations to understand Canadians' travel decisions during the pandemic.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,263 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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