Bridging Social Responsibility and Sustainability: A Case Study of Modelling Tourist Citizenship Behaviour in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Citizenship behaviour in tourists (CBT), which includes pro-social and voluntary actions such as sustainability advocacy, norm compliance, and cultural respect and appreciation, has the potential to further enhance sustainability in cultural tourism yet remains largely underresearched in this area.While previous studies examined trust, commitment, and identification as relational constructs connected to loyalty, their influence on tourism citizenship behaviour in community-based tourism has hardly been explored.In response to this gap, the current research analyses the influence of a community's reputation and Destination Social Responsibility (DSR) on citizenship behaviour and the formation of trust, identification, and commitment.Penglipuran Village, a UNESCO Sustainable Tourism recognised Village in Bali, Indonesia, was chosen for this study.Quantitative data were collected from 222 respondents and analysed utilising Structural Equation Modelling (SEM).The model fit was exceptional (CMIN/DF = 1.005;CFI = 0.999; RMSEA = 0.005) and of the 7 hypotheses analysed, 5 received empirical support.It was found that community reputation has a positive effect on identification and trust, while DSR has a positive effect on trust but not community identification.Trust was the most significant mediator of the model.It positively affected commitment which enhanced citizenship behaviour.Unexpectedly, identification did not influence commitment, which suggests that identification, contrary to theoretical assumptions, was not a factor of relational loyalty.This research demonstrates the potential of trust to influence pathways of relational loyalty and citizenship behaviour in the context of cultural tourism and relationship marketing theory.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».