Modelling Travel Patterns and Predicting Spatial Temporal Movement of Inbound Tourists to India - A Markov Chain Approach
Notice bibliographique
Résumé
Demand for tourism must be predicted in order to optimise management, increase income, and making policies for attracting the tourist’s. Repeat visitation along with managing inbound tourism demand is at the core of a destination marketing strategy. Tourism demand modelling has gained popularity among researchers in the current decade because of its predictive and analytical prowess. The present study, while making use of secondary data on inbound tourism (Foreign Tourists Arrivals- FTAs) spanning more than four decades (i.e. 1981-82 to 2022-23), offers valuable insight for Destination Management Organisations (DMO) towards repeat visitation based on results from Markov Chain Analysis. The analysis reveals that the number of tourists from the USA, Australia, and Canada has consistently grown at a faster rate than in other countries. However, decade-wise results from the Markov Chain Analysis identified that visitors from the UK, USA, and Bangladesh emerged as the most loyal sources of tourists visiting India across each decade. Despite this loyalty, projections for FTAs indicate a declining trend from the UK, USA, France, and Canada for the selected period. The research findings emphasize the need for the government to develop competitive tourism marketing strategies for attracting tourists from developed countries.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».