Impact of Motivation on Travel Destination Decision among Travellers – A Study
Notice bibliographique
Résumé
Tourism serves as an important means for individuals to relax and temporarily escape the monotony of routine life. One of the key questions that arise in this context is the choice of travel destination, a decision that has been widely examined through various theoretical models. This study adopts the Theory of Planned Behaviour (TPB), which posits that attitude, subjective norms, and perceived behavioural control influence an individual’s intention to travel, and that intention subsequently predicts actual behaviour. Recognizing the importance of intrinsic drivers, the present research extends the TPB framework by incorporating motivation as an additional construct, examining its impact on both intention and actual travel decisions. Data were collected from 322 domestic tourists in Madurai using a structured questionnaire, and the responses were analysed through Structural Equation Modelling (SEM). The findings reveal that motivation plays a pivotal role in shaping travellers’ intentions and significantly influences their final destination choices, more so than the traditional TPB variables. These results underscore the need for tourism marketers to design strategies that align with travellers’ motivational drivers. The study not only enhances the explanatory power of TPB but also provides actionable insights for practitioners seeking to attract and retain tourists in an increasingly competitive market.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».