CAPPADOCIA VISITOR PROFILE ANALYSIS : POST-CRISIS CHANGE AND ITS DYNAMICS
Notice bibliographique
Résumé
Cappadocia which is both UNESCO cultural and natural heritage area is in 32 (3%) very rare area in 1031 UNESCO heritage sites. It is an important destination with high potential product diversity in the field of natural, historical and cultural circumstances. On the other hand, destinations' performances do not just depend on the feature of destinations, but also the macro-criteria (such as security or transportation capabilities) of related countries. To be able to make segmentation in terms of marketing mix theory, analyzing the visitor profile has crucial role. Measuring changes on market provides decision makers to make root cause analysis and put forward which countermeasures should be taken/developed. In this perspective, aim of this study is to classify the visitors stayed in Cappadocia country, term and stayed nights basis and to determine the factors (and effect levels) affecting their travel choices in a macro environmental perspective between 2011 and 2015. The secondary aim of the study is to figure out the long-term relationship among countries' travel behaviors to Cappadocia considering stochastic trend. For these aims, cluster analysis is done for objective classification. The factors (and affects level) that affect visitors' travel are figured out via setting panel regression model. In addition, cointegration analysis is used to figure out the long-term relationship among visitors. Results show that while Germany, France and Turkey had unique visiting time pattern which means that they all have a specific visiting behavior, European Union countries had medium sized similar strength on Cappadocia travel. And Canada, Hong Kong, France and Japan had long term similar visiting pattern. Finally, fixed affect panel regression analysis results present that GDP is the only significant variable that affects visitors' visiting behavior for Cappadocia.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».