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Enregistrement W7039151023

Les facteurs pouvant influencer l'attractivité perçue à l'égard des routes touristiques

2022· other· fr· W7039151023 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtist diversity and phylogeny
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourist destinationsTourismPanel data
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les routes touristiques du Québec figurent parmi les expériences clés que la destination québécoise met de l’avant afin de se promouvoir auprès de ses marchés clés : le Québec, l’Ontario, le Nord-Est des États-Unis et la France. Pour les inciter à emprunter ces routes en cours de séjour, il est primordial d’identifier les facteurs pouvant influencer l’attractivité touristique perçue à leur égard, constituant l’objectif de ce mémoire. Le premier chapitre procède à une revue de littérature et définit les concepts clés de cette étude : le self-drive tourism et l’attractivité touristique perçue. Il s’attarde également aux différents modèles de prise de décision en marketing touristique. Cette revue de littérature permet par la suite d’élaborer le cadre conceptuel en plus d’identifier la variable qui sera utilisée pour mesurer concrètement l’attractivité perçue : la probabilité de visiter une route en cours de séjour. Ce cadre conceptuel fait ressortir douze hypothèses de recherche qui touchent les motivations touristiques, l’image associée aux routes, la notoriété et les caractéristiques sociodémographiques du répondant. En raison de la posture positiviste de l’étude, un questionnaire quantitatif autoadministré fut distribué auprès d’un panel de 16 000 répondants provenant des quatre marchés clés du Québec. En utilisant la comparaison de moyenne et l’analyse de tableaux croisés, ce mémoire identifient plusieurs facteurs sur le plan des variables psychographiques, comportementales et sociodémographiques. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Routes touristiques, facteurs d’attractivité, multi-marchés, questionnaire quantitatif

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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