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Enregistrement W4403789905 · doi:10.1177/14673584241293900

Exploring the mechanisms of tourist well-being: An application of cognitive appraisal theory and self-determination theory

2024· article· en· W4403789905 sur OpenAlexaff
You Jia Lee, Sharon F.H. Pang, Hwansuk Chris Choi, Michael D. Yu, Hoyoung Lee

Notice bibliographique

RevueTourism and Hospitality Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismAppraisal theoryCognitionPsychologyBusinessSocial psychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has established that tourism can bring happiness and well-being to tourists. However, the specific mechanisms by which travel leads to well-being are not yet fully understood. To address this knowledge gap, this study integrated Cognitive Appraisal Theory (CAT) and Self-Determination Theory (SDT) to predict tourist well-being. The study employed a quantitative approach and used a sample population of tourists who had traveled abroad for at least 3 days in the past 12 months. Data was collected from an online panel owned by the Centre of Tourism Research in Prince Edward Island (PEI), resulting in a final sample size of 396. Two-step analysis, including Confirmatory Factor Analysis (CFA) and Structural Equation Modelling (SEM), was performed on the data. The findings support the predictions of CAT and SDT and establish connections between the theories. Specifically, the study found that SDT's psychological needs of autonomy and relatedness mediate the relationship between the positive emotions elicited by the trip and tourists’ psychological well-being.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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