As intenções de viagem pós pandemia, uma análise preditiva da demanda
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
A pandemia de Covid-19 trouxe diversas mudanças na vida dos brasileiros pela necessidade do isolamento social. Neste contexto, o setor de turismo no Brasil passou a vivenciar um momento crítico com a paralização total das atividades. Este estudo tem como objetivo analisar o impacto da pandemia do Covid-19 no turismo brasileiro e o comportamento planejados os dos consumidores de viagens pós pandemia. A metodologia da pesquisa trata-se de pesquisa quantitativa e descritiva, com a amostra de 391 pessoas de todas as regiões brasileiras, consumidores de serviços turísticos, os tratamentos dos dados serão apresentados por meio de análise descritiva e regressão múltipla. De acordo com os resultados da pesquisa, 62,4% dos respondentes possuem interesse em realizar viagens turísticas de acordo com o planejado anteriormente, porém, para 58,5% dos respondentes, o número de casos da Covid-19 afeta diretamente a intenção de viagens dos consumidores. Especialmente, no segmento de turismo os consumidores se apresentam bastante cuidadosos e com uma preocupação quando se trata de viagens turísticas. Diante disto, especificamente é possivel verificar o impacto causado pela pandemia para as empresas do segmento.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it