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Introduction to the special issue: Tourism forecasting – New trends and issues
Gang Li; Doris Chenguang Wu In Print Pub. 2019 p.305-308
Forecasting tourism demand using search query data: A hybrid modelling approach
Long Wen; Chang Liu; Haiyan Song In Print Pub. 2019 p.309-329
Forecasting tourist arrivals using multivariate singular spectrum analysis
Andrea Saayman; Jacques de Klerk In Print Pub. 2019 p.330-354
Seasonal forecasting performance considering varying income elasticities in tourism demand
Egon Smeral In Print Pub. 2019 p.355-374
Ulrich Gunter; Irem O¨nder; Stefan Gindl In Print Pub. 2019 p.375-401
Judgmental adjustments in tourism forecasting practice: How good are they?
Vera Shanshan Lin In Print Pub. 2019 p.402-424
Forecasting tourist arrivals at attractions: Search engine empowered methodologies
Katerina Volchek; Anyu Liu; Haiyan Song; Dimitrios Buhalis In Print Pub. 2019 p.425-447
Hot topics and emerging trends in tourism forecasting research: A scientometric review
Han Liu; Ying Liu; Yonglian Wang; Changchun Pan In Print Pub. 2019 p.448-468
Tourism forecasting: A review of methodological developments over the last decade
Eden Xiaoying Jiao; Jason Li Chen In Print Pub. 2019 p.469-492
SJR(SCImago Journal Rank)는 스페인 Consejo Superior de Investigaciones Cintificas의 Felix de Moya 교수에 의해 개발된 것으로, '모든 인용은 동등하지 않다'는 전제를 기반으로 둔 학술지의 영향력 지수입니다.
구글의 Page Rank 알고리즘의 영향을 받아 전체 인용 네트워크에서 노드에 점수를 매기는 방식으로, 명성이 높은 저널에서의 인용은 고득점으로 평가되어 같은 인용이라도 보다 높게 평가 됩니다. 또한 저널의 주제분야, 질과 명성이 모두 직접 영향을 미치는 평가 지료라고 할 수 있습니다.
Scopus 데이터의 인용정보를 활용하여 산출되며, Scopus에 등재되지 않은 OA 저널평가에도 유용합니다.