The role of Islamic destination image in the development of KSA tourism attractivenes
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to analyze the importance of Islamic Moderation (IM), which is the most prominent factor in the tourism attractiveness of the Kingdom of Saudi Arabia. This has made it an integrated and sustainable tourism destination throughout the year. The study applies a quantitative survey method and selects a probability sample of 470 questionnaires to collect data in the Jeddah region of the Kingdom of Saudi Arabia, using a probability sampling method. After employing purposive sampling to select the participants, a structural equation model (SEM) is employed to analyze the data. The proposed theoretical framework is utilized to examine the mediating role of Islamic Destination Image (IDI), in the correlation between Islamic Moderation (IM) and Destination Attractiveness (DA). Upon revisiting previous research, the study discovers several studies that concentrate on the concepts, mechanisms, and characteristics of moderation, the significance of disseminating moderate thought, addressing extremist thought, and its impact on the economy and international and regional relations. An examination of the total effect yields the conclusion that Islamic Moderation (IM) has a positive impact on Destination Attractiveness (DA); this effect is both positive and strong, both directly and indirectly. The Islamic Moderation (IM) has a significant, positive, and significant impact on the Islamic Destination Image (IDI).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».