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Enregistrement W4389848459 · doi:10.1177/14673584231221967

At home and abroad: Comparing sustainable behaviour and willingness to pay across contexts

2023· article· en· W4389848459 sur OpenAlexaff
Rachel Dodds, Mark Robert Holmes

Notice bibliographique

RevueTourism and Hospitality Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of GuelphToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityWillingness to payAltruism (biology)FrugalityTravel behaviorMarketingConsumer behaviourSustainable consumptionEnvironmentally friendlyConsumption (sociology)Construct (python library)Sociocultural evolutionSustainable livingBusinessEconomicsSocial psychologyPsychologyMicroeconomicsSociologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Does a person’s everyday behavior at home influence their desire to travel sustainably and pay for it? Testing the Holmes, Dodds and Frochot (HDF) model, this research sought to understand the influence that daily behavior – measured by frugality, altruism, and pro-environmental behavior – has on both sustainable travel behavior and a traveler’s propensity to pay. This paper augments the HDF model in that it finds sustainable travel behavior to be not just a single construct, but rather influenced separately by sociocultural, environmental and local consumption behaviors. Second, this study also examines how these differences in sustainable travel influence the traveler’s propensity to pay. The findings of this study explain that day-to-day behavior at home does explain a traveler’s propensity to pay for sustainability efforts when traveling. Those who are more altruistic are more likely to be more environmentally friendly and more likely to look for local experiences when traveling. Those who are more environmentally minded at home are also more likely to seek out cultural, environmentally friendly and local experiences when traveling. In contrast, those who are more frugal are less likely to be environmentally friendly when traveling.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,346 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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