Does Community Support in Moderating Roles Mitigate Short Comings in Rural Tourism Development?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rural tourism offers unique experiences and the potential to revitalize local economies. Objectives: This study explores the connection between tourism destination competitiveness, hard services (e.g., infrastructure), soft services (e.g., hospitality), and the moderating role of community support within the Sundarbans National Park, rural destination in West Bengal, India. Methodology: A quantitative approach was used to measure and analyse numerical data, identifying relationships and drawing conclusions. This study employed this approach to examine how community support influences rural tourism development. The primary data for this study was gathered through a survey conducted among domestic tourists who had visited the Sundarbans. This survey offered direct insights into the experiences and opinions of these tourists. SEM is used as it handles complex relationships between variables, i.e., community support and rural tourism development. Path analysis was conducted using PLS-4 to examine how various forms of community support, such as hospitality, cooperations, etc. influence the development of tourism in Sundarbans. Results: Results underscores the importance of hard and soft services combined key drivers of rural tourism destination competitiveness setting. Moreover, strong community support significantly amplifies the positive effect of these services on the competitiveness of the destination. Conclusion: The study offers valuable insights for rural tourism development, emphasizing the significance of community connection in enhancing destination attractiveness and competitiveness.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».