Yerel Halkın Sürdürülebilir Turizm Tutumlarının İncelenmesi: Kuşadası Örneği
Notice bibliographique
Résumé
Araştırmanın amacı, Kuşadası yerel halkının sürdürülebilir turizm tutumlarını ve sürdürülebilir turizm gelişimini desteklemeye yönelik niyetlerini etkileyen faktörler arasındaki ilişkileri incelemektir. Bu doğrultuda, nicel araştırma yöntemlerinden anket tekniği kullanılarak veri toplanmıştır. Araştırmanın evrenini, Kuşadası’nda ikamet eden yerel halk oluşturmaktadır. 28.03.2023-15.05.2023 tarihleri arasında, kolayda örneklem yöntemi kullanılarak online olarak 390 anket toplanmış ve değerlendirmeye alınmıştır. Yerel halkın sürdürülebilir turizm tutumlarını ölçmek için Sirakaya Turk ve Gursoy’un (2013) geliştirdiği 7 boyut ve 21 ifadeden oluşan Sürdürülebilir Turizm Tutum Ölçeği’nin (SUS-TAS) kısa versiyonu ve yerel halkın sürdürülebilir turizm gelişimini destekleme niyetini ölçmek amacıyla Nicholas, Thapa ve Ko (2009) geliştirdiği 6 ifade ve tek boyuttan oluşan ölçek kullanılmıştır. Elde edilen veriler, kısmi en küçük kareler yol analizi yöntemi ile analiz edilmiştir. Bu amaçla SmartPLS yazılımının 4. versiyonu kullanılmıştır. Araştırma sonucuna göre, yerel halkın çevresel sürdürebilirlik, toplumsal katılımı maksimize etme, toplumsal merkezli ekonomi ve ziyaretçi memnuniyeti sağlama tutumlarının, turizm gelişimini destekleme üzerinde anlamlı pozitif bir etkiye sahip olduğu tespit edilmiştir. Algılanan sosyal maliyetler boyutunun etkisi ise negatif yönlüdür.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,012 |
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 ».