MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7043136390

The Role of Economics in Tourism Postgraduate Research: An Analysis of Doctoral Dissertations Completed between 2000–2010

2013· article· en· W7043136390 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGriffith Research Online (Griffith University, Queensland, Australia) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHospitality and Tourism Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionGestational periodArticular cartilage damageDysgeusiaDiafiltrationTSG101HyporeflexiaPretext
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While economics was one of the first disciplines to inform tourism research its contribution to tourism postgraduate research remains relatively undiscovered; in addition there has been an apparent decline in the influence of economics on tourism research. This research examines the contribution of economics to a subset of tourism doctoral dissertations completed in the United States, Canada, Australia and New Zealand, providing insight into how economic theories and methods have helped shape the field. Based on a content analysis of 118 tourism doctoral dissertations produced between 2000 and 2010 the most common concepts or theories informing tourism economic theses were impact theories, tourism demand and political economics, with quantitative methods dominating. Further research is still needed to determine the consequences of the declining influence of economics on tourism research, scholarship and practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,190
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGriffith Research Online (Griffith University, Queensland, Australia)Même sujetHospitality and Tourism EducationTravaux en français237 207