Understanding Solo Female Travellers in Canada: A Two-Factor Analysis of Hotel Satisfaction and Dissatisfaction Using TripAdvisor Reviews
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to understand solo female travellers’ hotel experiences in Canada by analyzing online reviews from TripAdvisor. We employed keywords such as “solo female” and “single female” to identify online reviews, followed by a manual review process to confirm their relevance and eliminate duplicates. The final dataset included 240 reviews from 188 lodging establishments, totalling 49,924 words. Employing Herzberg’s two-factor theory and NVivo, we generated codes and categorized them into 29 satisfiers and 24 dissatisfiers. These were grouped into five key components impacting guests’ experiences: room, staff, hotel facilities and cleanliness, hotel amenities, and others. The top three satisfiers identified in traditional accommodations are safety, staff helpfulness, and location, while room dirtiness, insecurity, and room amenities are the primary dissatisfiers. Conversely, alternative lodgings reveal a distinct pattern, with location, room amenities, and staff friendliness as top satisfiers, and room amenities, neighbourhood, and service unavailability as leading dissatisfiers. The study found that alternative accommodations may offer a broader range of experiences, potentially due to their less-standardized nature and diversity of options. This research enhances understanding of solo female travellers, gender differences in hotel experiences, and customer satisfaction, underscoring the tourism industry’s need to address this demographic’s unique needs and concerns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».