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    "description" => "ASSAKER, G., ESPOSITO VINZI, V. et O'CONNOR, P. (2011). Extending a Tourism Causality Network: A Cross-Country, Multigroup Empirical Analysis. <i>Tourism and Hospitality Research (formerly International Journal of Tourism and Hospitality Research: The Surrey Quarterly Review)</i>, 11(4), pp. 258-277."
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        Cette étude donne un aperçu d'une technique statistique puissante pour tester l'invariance de modèle à travers plusieurs groupes. De cette manière, elle fournit des indications pour les décideurs et contribue à la littérature sur la prévision des demandes de tourisme par la validation et l'extension des résultats antérieurs sur les facteurs de l'offre comment l’offre influence la demande en matière de tourisme. Plus précisément, cette étude prend en considération un modèle structurel a priori validé pour les relations entre des données construites dans l'économie, la société, l’environnement et le tourisme dans 162 pays, examinant la mesure dans laquelle le modèle a été invariant à travers deux groupes d'observations isolées : pays développés et moins développés. Lors de tests, le modèle a priori n'a pas été reproduit à travers les deux groupes. Au lieu de cela on a utilisé un modèle réduit, incorporant des données construites concernant la société, l'environnement et le tourisme afin de comparer et tester les écarts des paramètres à travers les deux groupes à l'aide d’analyse d'échantillonnage multi-groupes AMOS 16.0. Les résultats indiquent que le chemin des coefficients est égal à travers les groupes.\n
        Il existe une relation positive entre les données concernant la société et l'environnement, alors qu'il existait une relation significative positive semblable entre les données concernant la société et l'environnement et le tourisme, respectivement.
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      "en" => "This study provides insights into a powerful statistical technique to test model invariance across multiple groups. In doing so, it provides insights for policymakers and contributes to the literature on tourism demand forecasting by validating and extending previous results on how supply-side factors influence tourism demand. Specifically, this study considered an a priori validated structural model for relationships among the economy, society, environment and tourism constructs in 162 countries, examining the extent to which the model was invariant across two groups of isolated observations: developed and less-developed countries. Upon testing, the a priori model did not replicate across both groups. Instead a reduced model, incorporating the society, environment and tourism constructs only was used to compare and test for variances in parameters across the two groups using multigroup analysis sampling in AMOS 16.0. The results indicated that path coefficients were equal across groups. A positive relationship existed between the society and environment constructs, while a similar positive significant relationship existed between the society and environment constructs from one side and tourism, respectively."
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