Tourism As Osmosis: The Role of Apology Diplomacy in Shaping Tourist Arrivals in The Philippines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper examines how apology diplomacy influences foreign tourist arrivals to the Philippines from 2008 to 2025, introducing an innovative framework that views tourism as osmotic. Using a descriptive interrupted Time-Series Analysis (ITSA) of the Department of Tourism Data, the study analyzes key crises such as the 2010 Hong Kong hostage crisis, 2012 Scarborough Shoal Standoff, 2013 Taiwan fishermen shooting incident, the Canadian Garbage Crisis, the Tubbataha Reef Incident and other crises mentioned. While South Korea becomes a neutral (control) variable to analyze the fact that even if having a similar garbage crisis like Canada`s, it has strong tourism relations with the Philippines. It determines how political crises like these affect tourism recovery. Findings show that prompt and sincere public apologies function as a valve that restores tourist flows and repairs damaged bilateral relations, while unapologetic or delayed responses prolong travel bans and negative perceptions. The research concludes that apology diplomacy is a vital soft power instrument, translating symbolic gestures into economic and reputational gains. The Department of Tourism is recommended to implement this tourism risk management mechanisms in case of these kinds of crisis and not only the previous health pandemics (COVID or SARS). This osmosis model of tourism bridges diplomacy, development, and nation branding in the post-crisis context.
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 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 | 0,018 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».