THE IMPACT OF NON-PHARMACEUTICAL INTERVENTIONS FOR \nCOVID-19 ON DOMESTIC TRAVEL INTENTION: THE EXTENDED \nTHEORY OF PLANNED BEHAVIOR
Notice bibliographique
Résumé
Since its first outbreak in the late 2019 in Wuhan, China, the spreading of COVID-19 has never been showing an end. The pandemic viciously spread to more than 210 countries, including Indonesia, in less than a quarter of 2020 and has reached the third semester. This crisis has been infecting multi-dimension of economic sectors in a worldwide scale, and the most of it is tourism. The international tourism in all regions has sunk to 70% due to travel restrictions. With the set-up of non-pharmaceutical interventions regulations within the country during the COVID-19 pandemic, this study aims to predict travelers’ behavioral intentions using the extended theory of planned behavior by adding non-pharmaceutical interventions as another determining variable. This study applied quantitative exploratory with online survey technique. In this study, the questionnaire was administered to 277 young adult travelers. The indicators were employed to address how all four indicators influence behavior intention in the new normal phase during COVID-19 pandemic. This study found that subjective norm and perceived behavioral intention have positive influence towards domestic travel intention during the COVID-19 pandemic. Meanwhile, attitude and non-pharmaceutical interventions have negative influence towards domestic travel intention during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».