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Enregistrement W7116112218 · doi:10.31667/jhts.2025.11.116.31

The size and proportion of VFR (Visiting Friends and Relatives) travelers to Korea: 2009-2024

2025· article· en· W7116112218 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospitality and Tourism Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Set (abstract data type)Government (linguistics)Context (archaeology)Ethnic group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

이 연구는 그동안 간과되어 온 방한 친구·친지 방문(VFR: visiting friends and relatives) 여행의 규모, 비중, 장기 성장 추세를 분석하였다. 방한 외래관광객통계의 총입국자 수와 외래관광객조사(2009~2019, 2023~2024)에서 산출한 집단별 비율을 결합하여 연도별 VFR 방문자 수를 추정하였다. 분석 결과는 세 가지로 요약된다. 첫째, VFR 방문자는 2024년 약 220만 명으로 전체 외래 방문자의 14.5%를 차지하였으며, 이는 비즈니스 방문과 유사한 규모였다. 둘째, VFR 방문은 2009년부터 2024년까지 두 배 이상 증가했으며, 팬데믹 이전 연평균 성장률(CAGR)은 8.9%로 여가 다음으로 높았다. 또한 팬데믹 이후에는 여가 및 비즈니스 여행보다 더 빠른 회복세를 보였다. 셋째, 방문 목적과 숙박 유형을 결합한 복합 기준을 적용해 VFR을 정의할 경우, 목적 단일 기준만 적용할 때보다 VFR 비중이 평균 3.3%포인트 높게 나타나 기존 통계로 포착하지 못하는 숨은 VFR 규모가 드러났다. 이러한 결과는 VFR 방문이 주변부가 아니라 한국 외래 관광의 핵심이자 성장하는 한 축임을 보여준다. 따라서, 한국 외래 관광 발전을 위해 VFR의 역할을 재평가하고 그에 맞춘 정책과 마케팅 전략을 수립하고 시행할 필요가 있다. 방법론적으로 이 연구는 집단별 외래방문자 규모를 추정하기 위한 투명하고 재현 가능한 방법을 제시함으로써, 후속 연구에서 다른 유형 외래방문자 규모를 추정하거나 그 계절성, 변동성, 경제적 기여 분석을 할 수 있는 토대를 제공했다는 의의가 있다.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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