Search results

This study aims to introduce a dynamic perspective of tourism resilience by analyzing tourism demand in Spain during the 2020 and 2021 summers in the context of the COVID-19 pandemic.

This study uses regression and Lasso-type methods to demonstrate a great explanatory capacity of past determinants to explain the tourism demand of the Spanish provinces.

Results show how the previous specialization of the domestic market, the density and the geographic location related to the type of product are behind the bulk of the territorial differences in demand resilience, although in 2021 there has been a process of adaptation to the new context.

This study contributes to the theoretical understanding of tourist behavior and tourism destination management by introducing the concept of resilience dynamics of destinations.

The results are useful, on the one hand, for tourist destinations to understand the different stages of recovery from a shock, and on the other hand, to go in deep in consumer behavior after a shock.

These findings represent a paradigm shift in the static conception of resilience in tourism.

本文通过分析 2020 年和 2021 年夏季 COVID-19 大流行背景下西班牙的旅游需求, 介绍了旅游业复原力的动态视角。

我们使用回归和套索型方法来证明过去的决定因素解释西班牙各省旅游需求的能力。

我们的结果表明, 尽管 2021 年出现了一个适应新环境的过程, 但之前国内市场的专业化、密度以及提供的产品的位置相关类型是造成需求弹性的大部分地域差异的原因。

这些发现代表了旅游业复原力静态概念的范式转变。

本研究通过引入目的地特定弹性动态的概念, 有助于对游客行为和旅游目的地管理的理论理解。

一方面, 研究结果有助于旅游目的地了解从冲击中恢复的不同阶段, 另一方面有助于探索冲击后的消费者行为。

Este artículo presenta una perspectiva dinámica sobre la resiliencia del turismo mediante el análisis de la demanda turística en España durante los veranos de 2020 y 2021 en el contexto de la pandemia de COVID-19.

Utilizamos métodos de regresión y tipo Lasso para demostrar la capacidad de los determinantes pasados para explicar la demanda turística en las provincias españolas.

Nuestros resultados muestran cómo la especialización previa del mercado interno, la densidad y el tipo de producto ofrecido relacionado con la ubicación están detrás del grueso de las diferencias territoriales en la resiliencia de la demanda, aunque en 2021 hubo un proceso de adaptación al nuevo contexto.

Estos hallazgos representan un cambio de paradigma en la concepción estática de la resiliencia en el turismo.

Este estudio contribuye a la comprensión teórica de los comportamientos turísticos y la gestión de los destinos turísticos al introducir el concepto de dinámica de resiliencia específica del destino.

Por un lado, los resultados son útiles para que los destinos turísticos comprendan las diferentes etapas de recuperación de un shock y, por otro lado, para explorar el comportamiento del consumidor después de un shock.

Graphical abstract: The evaluation of the vulnerability of tourism.

Incorporating dynamic spatial effects exhibits considerable potential in improving the accuracy of forecasting tourism demands. This study aims to propose an innovative deep learning model for capturing dynamic spatial effects.

A novel deep learning model founded on the transformer architecture, called the spatiotemporal transformer network, is presented. This model has three components: the temporal transformer, spatial transformer and spatiotemporal fusion modules. The dynamic temporal dependencies of each attraction are extracted efficiently by the temporal transformer module. The dynamic spatial correlations between attractions are extracted efficiently by the spatial transformer module. The extracted dynamic temporal and spatial features are fused in a learnable manner in the spatiotemporal fusion module. Convolutional operations are implemented to generate the final forecasts.

The results indicate that the proposed model performs better in forecasting accuracy than some popular benchmark models, demonstrating its significant forecasting performance. Incorporating dynamic spatiotemporal features is an effective strategy for improving forecasting. It can provide an important reference to related studies.

The proposed model leverages high-frequency data to achieve accurate predictions at the micro level by incorporating dynamic spatial effects. Destination managers should fully consider the dynamic spatial effects of attractions when planning and marketing to promote tourism resources.

This study incorporates dynamic spatial effects into tourism demand forecasting models by using a transformer neural network. It advances the development of methodologies in related fields.

纳入动态空间效应在提高旅游需求预测的准确性方面具有相当大的潜力。本研究提出了一种捕捉动态空间效应的创新型深度学习模型。

本研究提出了一种基于变压器架构的新型深度学习模型, 称为时空变压器网络。该模型由三个部分组成：时空转换器、空间转换器和时空融合模块。时空转换器模块可有效提取每个景点的动态时间依赖关系。空间转换器模块可有效提取景点之间的动态空间相关性。提取的动态时间和空间特征在时空融合模块中以可学习的方式进行融合。通过卷积运算生成最终预测结果。

结果表明, 与一些流行的基准模型相比, 所提出的模型在预测准确性方面表现更好, 证明了其显著的预测性能。纳入动态时空特征是改进预测的有效策略。它可为相关研究提供重要参考。

所提出的模型利用高频数据, 通过纳入动态空间效应, 在微观层面上实现了准确预测。旅游目的地管理者在规划和营销推广旅游资源时, 应充分考虑景点的动态空间效应。

本研究通过使用变压器神经网络, 将动态空间效应纳入旅游需求预测模型。它推动了相关领域方法论的发展。

La incorporación de efectos espaciales dinámicos ofrece un considerable potencial para mejorar la precisión de la previsión de la demanda turística. Este estudio propone un modelo innovador de aprendizaje profundo para capturar los efectos espaciales dinámicos.

Se presenta un novedoso modelo de aprendizaje profundo basado en la arquitectura transformadora, denominado red de transformador espaciotemporal. Este modelo tiene tres componentes: el transformador temporal, el transformador espacial y los módulos de fusión espaciotemporal. El módulo transformador temporal extrae de manera eficiente las dependencias temporales dinámicas de cada atracción. El módulo transformador espacial extrae eficientemente las correlaciones espaciales dinámicas entre las atracciones. Las características dinámicas temporales y espaciales extraídas se fusionan de manera que se puede aprender en el módulo de fusión espaciotemporal. Se aplican operaciones convolucionales para generar las previsiones finales.

Los resultados indican que el modelo propuesto obtiene mejores resultados en la precisión de las previsiones que algunos modelos de referencia conocidos, lo que demuestra su importante capacidad de previsión. La incorporación de características espaciotemporales dinámicas supone una estrategia eficaz para mejorar las previsiones. Esto puede proporcionar una referencia importante para estudios afines.

El modelo propuesto aprovecha los datos de alta frecuencia para lograr predicciones precisas a nivel micro incorporando efectos espaciales dinámicos. Los gestores de destinos deberían tener plenamente en cuenta los efectos espaciales dinámicos de las atracciones en la planificación y marketing para la promoción de los recursos turísticos.

Este estudio incorpora efectos espaciales dinámicos a los modelos de previsión de la demanda turística mediante el empleo de una red neuronal transformadora. Supone un avance en el desarrollo de metodologías en campos afines.

This study aims to predict overnight stays in Italy at tourist accommodation facilities through a nonlinear, single factor, stochastic model called CIR#. The contribution of this study is twofold: in terms of forecast accuracy and in terms of parsimony (both from the perspective of the data and the complexity of the modeling), especially when a regular pattern in the time series is disrupted. This study shows that the CIR# not only performs better than the considered baseline models but also has a much lower error than other additional models or approaches reported in the literature.

Typically, tourism demand tends to follow regular trends, such as low and high seasons on a quarterly/monthly level and weekends and holidays on a daily level. The data set consists of nights spent in Italy at tourist accommodation establishments as collected on a monthly basis by Eurostat before and during the COVID-19 pandemic breaking regular patterns.

Traditional tourism demand forecasting models may face challenges when massive amounts of search intensity indices are adopted as tourism demand indicators. In addition, given the importance of accurate forecasts, many studies have proposed novel hybrid models or used various combinations of methods. Thus, although there are clear benefits in adopting more complex approaches, the risk is that of dealing with unwieldy models. To demonstrate how this approach can be fruitfully extended to tourism, the accuracy of the CIR# is tested by using standard metrics such as root mean squared errors, mean absolute errors, mean absolute percentage error or average relative mean squared error.

The CIR# model is notably simpler than other models found in literature and does not rely on black box techniques such as those used in neural network (NN) or data science-based models. The carried analysis suggests that the CIR# model outperforms other reference predictions in terms of statistical significance of the error.

The proposed model stands out for being a viable option to the Holt–Winters (HW) model, particularly when dealing with irregular data.

The proposed model has demonstrated superiority even when compared to other models in the literature, and it can be especially useful for tourism stakeholders when making decisions in the presence of disruptions in data patterns.

The novelty lies in the fact that the proposed model is a valid alternative to the HW, especially when the data are not regular. In addition, compared to many existing models in the literature, the CIR# model is notably simpler and more transparent, avoiding the “black box” nature of NN and data science-based models.

一般来说, 旅游需求往往遵循规律的趋势, 例如季度/月的淡季和旺季, 以及日常的周末和假期。该数据集包括欧盟统计局在打破常规模式的2019冠状病毒病大流行之前和期间每月收集的在意大利旅游住宿设施度过的夜晚。

本研究旨在通过一个名为cir#的非线性单因素随机模型来预测意大利游客住宿设施的过夜住宿情况。这项研究的贡献是双重的:在预测准确性方面和在简洁方面(从数据和建模复杂性的角度来看), 特别是当时间序列中的规则模式被打乱时。我们表明, cir#不仅比考虑的基线模型表现更好, 而且比文献中报告的其他模型或方法具有更低的误差。

当大量搜索强度指标被作为旅游需求指标时, 传统的旅游需求预测模型将面临挑战。此外, 鉴于准确预测的重要性, 许多研究提出了新的混合模型或使用各种方法的组合。因此, 尽管采用更复杂的方法有明显的好处, 但风险在于处理难使用的模型。为了证明这种方法能有效地扩展到旅游业, 使用RMSE、MAE、MAPE或AvgReIMSE等标准指标来测试cir#的准确性。

cir#模型明显比文献中发现的其他模型简单, 并且不依赖于黑盒技术, 例如在神经网络或基于数据科学的模型中使用的技术。所进行的分析表明, cir#模型在误差的统计显著性方面优于其他参考预测。

这个模型作为Holt-Winters模型的一个拟议模型, 特别是在处理不规则数据时。

即使与文献中的其他模型相比, 所提出的模型也显示出优越性, 并且在数据模式中断时对旅游利益相关者做出决策特别有用。

创新之处在于所提出的模型是Holt-Winters模型的有效替代方案, 特别是当数据不规律时。此外, 与文献中的许多现有模型相比, cir#模型明显更简单、更透明, 避免了神经网络和基于数据科学的模型的“黑箱”性质。

Normalmente, la demanda turística tiende a seguir tendencias regulares, como temporadas altas y bajas a nivel trimestral/mensual y fines de semana y festivos a nivel diario. El conjunto de datos consiste en las pernoctaciones en Italia en establecimientos de alojamiento turístico recogidas mensualmente por Eurostat antes y durante la pandemia de COVID-19, rompiendo los patrones regulares.

El presente estudio pretende predecir las pernoctaciones en Italia en establecimientos de alojamiento turístico mediante un modelo estocástico no lineal de un solo factor denominado CIR#. La contribución de este estudio es doble: en términos de precisión de la predicción y en términos de parsimonia (tanto desde la perspectiva de los datos como de la complejidad de la modelización), especialmente cuando un patrón regular en la serie temporal se ve interrumpido. Demostramos que el CIR# no sólo aplica mejor que los modelos de referencia considerados, sino que también tiene un error mucho menor que otros modelos o enfoques adicionales de los que se informa en la literatura.

Los modelos tradicionales de previsión de la demanda turística pueden enfrentarse a desafíos cuando se adoptan cantidades masivas de índices de intensidad de búsqueda como indicadores de la demanda turística. Además, dada la importancia de unas previsiones precisas, muchos estudios han propuesto modelos híbridos novedosos o han utilizado diversas combinaciones de métodos. Así pues, aunque la adopción de enfoques más complejos presenta ventajas evidentes, el riesgo es el de enfrentarse a modelos poco manejables. Para demostrar cómo este enfoque puede extenderse de forma fructífera al turismo, se comprueba la precisión del CIR# utilizando métricas estándar como RMSE, MAE, MAPE o AvgReIMSE.

El modelo CIR# es notablemente más sencillo que otros modelos encontrados en la literatura y no se basa en técnicas de caja negra como las utilizadas en los modelos basados en redes neuronales o en la ciencia de datos. El análisis realizado sugiere que el modelo CIR# supera a otras predicciones de referencia en términos de significación estadística del error.

El modelo propuesto destaca por ser una opción viable al modelo Holt-Winters, sobre todo cuando se trata de datos irregulares.

El modelo propuesto ha demostrado su superioridad incluso cuando se compara con otros modelos de la bibliografía, y puede ser especialmente útil para los agentes del sector turístico a la hora de tomar decisiones cuando se producen alteraciones en los patrones de datos.

La novedad radica en que el modelo propuesto es una alternativa válida al Holt-Winters especialmente cuando los datos no son regulares. Además, en comparación con muchos modelos existentes en la literatura, el modelo CIR# es notablemente más sencillo y transparente, evitando la naturaleza de “caja negra” de los modelos basados en redes neuronales y en ciencia de datos.

This paper aims to analyze the research highlights, evolutionary process and future research directions in the field of tourism forecasting.

This study used CiteSpace to conduct a bibliometric analysis of 1,213 tourism forecasting articles.

The results show that tourism forecasting research has experienced three stages. The institutional collaboration includes transnational collaboration and domestic institutional collaboration. Collaboration between countries still needs to be strengthened. The authors’ collaboration is mainly based on on-campus collaboration. Articles with high co-citation are primarily published in core tourism journals and other relevant publications. The research content mainly pertains to tourism demand, revenue management, hotel demand and tourist volumes. Ex ante forecasting during the COVID-19 pandemic has broadened existing tourism forecasting research. The future forecasting research focuses on the rational use of big data, improving the accuracy of models and enhancing the credibility of forecasting results.

This paper uses CiteSpace to analyze tourism forecasting articles to obtain future research trends, which supplements existing research and provides directions for future research.

本文旨在分析旅游预测领域的研究重点、演化过程和未来的研究方向。

本研究使用 CiteSpace 软件对 1213 篇旅游预测文章进行了文 献计量学分析。

结果表明, 旅游预测研究经历三个阶段。机构合作包含国际机构合作和 国内机构合作, 需要持续加强国家之间的合作, 作者之间的合作多以校内合作为 主。高引用文章不仅发表在旅游领域的核心期刊还发表在其他专业的核心期刊上。 旅游预测研究的主要内容为旅游需求、收入管理、酒店需求和游客量。新冠疫情 期间的事前预测拓宽了现有的旅游预测研究。未来预测的研究重点在于合理利用 大数据, 提高模型的准确定以及提高预测结果的可信度。

本文使用 CiteSpace 分析旅游预测文章得到未来研究趋势, 既是对 现有研究的补充, 又为今后的研究提供方向。

Este artículo pretende analizar los aspectos más destacados de la investigación, el proceso evolutivo y las futuras orientaciones de la investigación en el campo de la previsión turística.

Este estudio utilizó CiteSpace para realizar un análisis bibliométrico de 1213 artículos sobre previsión turística.

Los resultados muestran que la investigación sobre previsión turística ha experimentado tres etapas. La colaboración institucional incluye la colaboración transnacional y la colaboración institucional nacional. La colaboración entre países aún debe reforzarse. La colaboración entre autores se basa principalmente en la colaboración dentro del campus. Los artículos con una alta cocitación se publican principalmente en las principales revistas de turismo y en otras publicaciones relevantes. El contenido de la investigación se refiere principalmente a la demanda turística, el revenue management, la demanda hotelera y los volúmenes turísticos. La previsión previa y durante la pandemia de la COVID-19 ha ampliado la investigación existente sobre previsión turística. La futura investigación sobre previsiones se centra en el uso racional de los big data, la mejora de la precisión de los modelos y el aumento de la credibilidad de los resultados de las previsiones.

Este artículo utiliza CiteSpace para analizar artículos de previsión turística con el fin de obtener futuras tendencias de investigación, lo que complementa la investigación existente y proporciona orientaciones para futuras investigaciones.

By focusing on Sustainable Development Goal 12 (SDG 12) and tourism automation, this perspective paper aims to investigate how tourism and automation will work to create a world in which tourism has more sustainable production and consumption patterns.

This perspective paper reviews the past developments of automation in tourism in the context of sustainable production and consumption patterns, the lessons learned from the COVID-19 pandemic and looks at the future of tourism and how automation will help it be more sustainable in terms of consumption and production patterns.

The insights from this analysis suggest that automation technologies will play a major role in both the supply and demand sides of the tourism and hospitality industry, encouraging increased tourism sustainability. While automation technologies will have the greatest impact on the supply side in the near future, as such technologies will be used to minimise waste and energy usage, creating large gains for environmental protection, the technologies will also benefit responsible consumption. Big data and analytical technologies will work in ways to ensure that consumers are nudged into consumer practices that are increasingly sustainable.

This perspective paper synthesises the literature on the subjects, namely, automation and SDG 12 in tourism, and points to important new future research agenda. This is one of the first papers in tourism to blend automation and SDG 12 literature to shed light on the use of automation in sustainable consumption and production in tourism.

通过聚焦于可持续发展目标12和旅游自动化, 本前瞻性文章旨在探讨旅游业和自动化如何共同创造一个让旅游产业拥有更可持续的生产和消费模式的世界。

本文回顾了旅游自动化在可持续生产和消费模式背景下的发展, 从COVID-19大流行中学到的教训, 并展望旅游业的未来以及自动化如何帮助其在消费和生产模式方面变得更加可持续。

根据分析, 自动化技术将在旅游和酒店业的供求两侧发挥重要作用, 促进旅游业的可持续性发展。虽然自动化技术在近期内将对供应侧产生最大影响, 因为这些技术将被用来最小化废物和能源使用, 为环境保护创造巨大收益, 但这些技术也将惠及负责任消费。大数据和分析技术将以确保消费者被引导向越来越可持续的消费实践。

本前瞻性论文综合了关于旅游中的自动化和可持续发展目标12的文献, 并指出了重要的新的未来研究议程。这是旅游业中第一批结合自动化和可持终发展目标12文献以阐明旅游中可持续消费和生产的自动化使用的论文之一。

Al centrarse en el ODS12 y la automatización del turismo, este artículo de perspectiva pretende investigar cómo el turismo y la automatización trabajarán para crear un mundo en el que el turismo tenga unos patrones de producción y consumo más sostenibles.

Este artículo de perspectiva revisa los desarrollos pasados de la automatización en el turismo en el contexto de los patrones de producción y consumo sostenibles, las lecciones aprendidas de la pandemia COVID-19, y examina el futuro del turismo y cómo la automatización le ayudará a ser más sostenible en términos de patrones de consumo y producción.

Las conclusiones de este análisis sugieren que las tecnologías de automatización desempeñarán un papel importante tanto en la oferta como en la demanda de la industria del turismo y la hotelería, fomentando una mayor sostenibilidad del turismo. Mientras que las tecnologías de automatización tendrán el mayor impacto en el lado de la oferta en un futuro próximo, ya que dichas tecnologías se utilizarán para minimizar los residuos y el uso de energía, creando grandes ganancias para la protección del medio ambiente, las tecnologías también beneficiarán al consumo responsable. Los macrodatos y las tecnologías analíticas funcionarán de manera que se incite a los consumidores a adoptar prácticas de consumo cada vez más sostenibles.

Este documento de perspectiva sintetiza la bibliografía sobre los temas, a saber, la automatización y el ODS12 en el turismo, y apunta a una nueva e importante agenda de investigación futura. Se trata de uno de los primeros trabajos sobre turismo que combina la literatura sobre automatización y ODS12 para arrojar luz sobre el uso de la automatización en el consumo y la producción sostenibles en el turismo.

This study aims to adapt and validate the Job Crafting Scale (JCS), a measure based on the conceptualization of job crafting of the job demands–resources theory, for a sample of Portuguese workers and to test its psychometric properties regarding validity (factor, convergent, discriminant, and criterion) and reliability.

Two subsamples (n1 = 315 and n2 = 329) of Portuguese workers aged 18 years old and over participated in this research. Exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis were used to assess the factor structure.

The results indicated that the Portuguese version of the JCS, with 18 items, has a factor structure composed of four-correlated factors. Furthermore, the results demonstrated the existence of factor, discriminant, and criterion validity, as well as reliability.

This study provides a job crafting measure adapted to the Portuguese language that can serve as a diagnostic tool for workers and organizations.

Este estudio tuvo como objetivo adaptar y validar la Job Crafting Scale (JCS), una medida basada en la conceptualización de job crafting de la Teoría de Demandas-Recursos, para una muestra de trabajadores portugueses y probar sus propiedades psicométricas en cuanto a validez (factor, convergente, discriminante y de criterio) y confiabilidad.

En esta investigación participaron dos submuestras (n1 = 315 y n2 = 329) de trabajadores portugueses de 18 años o más. Se utilizó un análisis factorial exploratorio y un análisis factorial confirmatorio para evaluar la estructura factorial.

Los resultados indicaron que la versión portuguesa del JCS, con 18 ítems, tiene una estructura factorial compuesta por cuatro factores correlacionados. Además, los resultados demostraron la existencia de validez factorial, discriminante y de criterio, así como confiabilidad.

Este estudio proporciona una medida de job crafting adaptada a la lengua portuguesa que puede servir como herramienta de diagnóstico para trabajadores y organizaciones.

Este estudo teve como objetivo adaptar e validar a Job Crafting Scale (JCS), uma medida baseada na conceptualização de job crafting da Teoria das Exigências-Recursos, numa amostra de trabalhadores portugueses e testar as suas propriedades psicométricas quanto à validade (fatorial, convergente, discriminante e de critério) e fiabilidade.

Duas subamostras (n1 = 315 e n2 = 329) compostas por trabalhadores portugueses com 18 ou mais anos foram recolhidas. Foram utilizadas uma análise fatorial exploratória e uma análise fatorial confirmatória para analisar a estrutura fatorial.

Os resultados obtidos indicaram que a versão portuguesa da JCS, composta por 18 itens, possui uma estrutura fatorial composta por quatro fatores correlacionados. Além disso, os resultados demonstraram a existência de validade fatorial, discriminante e de critério, bem como de fiabilidade.

Este estudo fornece uma medida de job crafting adaptada para a língua portuguesa que pode servir como ferramenta de diagnóstico para trabalhadores e organizações.

The aim of this paper is to investigate the potential impact of Industry 4.0 (I4.0) digital technologies on promoting sustainability in small and medium-sized enterprises (SMEs) within developing economies such as Brazil. Additionally, we present a comprehensive framework that consolidates this correlation.

Qualitative research was conducted through semi-structured interviews with leaders of SMEs to identify the specific challenges in achieving sustainability. Additionally, interviews were conducted with technology provider firms to evaluate the existing solutions available to SMEs. The interview results were analyzed, and technological solutions were proposed through a focus group session involving four experts in I4.0. These proposed solutions were then compared with the offerings provided by the technology providers. Based on this, a second round of meetings was conducted to gather feedback from the SMEs.

The findings of this study confirm the feasibility of implementing I4.0 and sustainable practices in SMEs. However, it is crucial to tailor the technologies to the specific circumstances of SMEs. The study presents propositions on how specific applications of technology can address the economic, environmental and social demands of SMEs. Furthermore, a framework is proposed, emphasizing the integration of smart technologies as essential components across sustainability dimensions.

This study makes a significant contribution to the current body of literature as it pioneers the examination of the relationship between I4.0 technologies and sustainability, focusing specifically on SMEs in a developing country context.

El objetivo de este estudio es investigar el potential impacto de las tecnologías digitales de la Industria 4.0 en la promoción de la sostenibilidad en las pequeñas y medianas empresas (PYMES) en economías en desarrollo, como Brasil.

Realizamos una investigación cualitativa mediante entrevistas semiestructuradas a líderes de PYMES para identificar los desafíos que enfrentan en la búsqueda de la sostenibilidad. También llevamos a cabo entrevistas con empresas proveedoras de tecnología para evaluar las soluciones existentes. Los resultados de las entrevistas se analizaron y se propusieron soluciones tecnológicas a través de una sesión de grupo focal con cuatro expertos en la Industria 4.0. Estas soluciones se compararon con las ofertas proporcionadas por los proveedores de tecnología. Posteriormente, se realizaron una segunda reunión para recopilar comentarios de las PYMES.

Los hallazgos de este estudio confirman la viabilidad de implementar la Industria 4.0 y prácticas sostenibles en las PYMES. Sin embargo, es crucial adaptar las tecnologías a las circunstancias de las PYMES. Presentamos propuestas sobre cómo las aplicaciones de la tecnología pueden abordar las demandas económicas, ambientales y sociales de las PYMES. Además, proponemos un marco que destaca la integración de tecnologías como componentes esenciales de la sostenibilidad.

Este estudio es pionero en examinar la relación entre las tecnologías de la Industria 4.0 y la sostenibilidad, centrándose específicamente en las PYMES en un contexto de país en desarrollo.

This study aims to use event system theory and job demands–resources (JD-R) model to examine the double-edged sword effect of event strength of Beijing Winter Olympics (BWO) on volunteers’ in-role performance and proactive behavior as mediated by work overload and meaningfulness.

The sample included 193 volunteer–leader dyads working at one BWO venue. The authors conducted a multitime and multisource study using Mplus 8 to examine the hypotheses.

Volunteers’ perceived BWO event strength was positively related to work overload, which reduced in-role performance and proactive behavior. Volunteers’ perceived BWO event strength was also positively related to work meaningfulness, which promoted in-role performance and proactive behavior. Perceived organizational support served as a moderator by mitigating the positive relationship between perceived BWO event strength and work overload; however, it did not strengthen the positive relationship between perceived BWO event strength and work meaningfulness.

This study developed a comprehensive model of how BWO event strength affected volunteers’ performance from the perspective of event system theory and the JD-R model, which enriches theoretical application and research in the context of mega sport events.

本研究运用事件系统理论和工作需求-资源(JD-R)模型, 探讨了2022年北京冬奥会（BWO）事件强度通过工作负荷和工作意义感知进而对志愿者角色内绩效和主动性行为的双刃剑效应。

我们在冬奥会场所之一实施了多时点、多来源的收集数据的方式, 最终样本包括193份志愿者-领导配对数据, 并使用Mplus 8来检验我们的假设。

志愿者感知的BWO事件强度与工作负荷呈正相关, 进而会降低他们的角色内绩效和主动性行为。志愿者感知的BWO事件强度与工作意义感也呈正相关, 进而会促进他们的角色内绩效和主动性行为。感知的组织支持通过弱化BWO事件强度与工作负荷之间的正相关关系, 进而调节了志愿者的角色内绩效和主动性行为; 然而, 感知的组织支持并没有强化BWO事件强度与工作意义感之间的正相关关系。

本研究结合事件系统理论和JD-R模型, 发展了一个BWO事件强度对志愿者绩效表现影响的综合模型, 丰富了有关大型体育赛事志愿者的理论应用和研究。

Este estudio utiliza la teoría del sistema de eventos y el modelo de demandas de trabajo-recursos (JD-R) para examinar el efecto de doble filo de la fuerza del evento de los Juegos Olímpicos de Invierno de Pekín (BWO) sobre el rendimiento en el rol y el comportamiento proactivo de los voluntarios, mediado por la sobrecarga laboral y la significatividad del trabajo.

Nuestra muestra incluyó 193 díadas de voluntarios-líderes que trabajaban en una sede de BWO. Realizamos un estudio multitemporal y multifuente utilizando Mplus 8 para examinar nuestras hipótesis.

La intensidad percibida por los voluntarios en los eventos de BWO también se relacionó positivamente con la significación del trabajo, que promovió el rendimiento en el rol y el comportamiento proactivo. Además, el apoyo organizativo percibido sirvió como moderador al mitigar la relación positiva entre la intensidad percibida del evento BWO y la sobrecarga de trabajo; sin embargo, no reforzó la relación positiva entre la intensidad percibida del evento BWO y la significatividad del trabajo.

Este estudio desarrolló un modelo integral de cómo la fuerza del evento BWO afectaba al rendimiento de los voluntarios desde la perspectiva de la teoría del sistema de eventos y el modelo JD-R, lo que enriquece la aplicación teórica y la investigación en el contexto de los megaeventos deportivos.

A number of hospitality businesses are understaffed and are experiencing severe labor shortages, in various contexts. In many cases, hotels and restaurants are finding it difficult to retain and recruit motivated employees. In this light, this research uses key constructs related to the self-determination theory and integrates them with a responsible human resources management (HRM) measure, to investigate the antecedents of organizational commitment. The underlying objective of this study is to shed light on employee psychology and on responsible organizational behaviors in the hospitality industry.

Primary data were captured through an online questionnaire distributed via popular LinkedIn groups that represent hospitality employees. A composite-based structural equations modeling approach was used to confirm the reliability and validity of the chosen factors and to shed light on the causal paths of this contribution’s proposed model.

The results indicate that there are highly significant direct and indirect effects in this study, particularly between extrinsic motivations – organizational commitment and between responsible HRM – organizational commitment. These relationships are mediated by intrinsic motivations.

This contribution advances a robust responsible organizational behavior model comprising responsible HRM, extrinsic rewards, intrinsic motivation and organizational commitment.

This research implies that practitioners ought to incentivize and reward hardworking employees, in a commensurate manner, to offer them great working environments as well as appropriate conditions of employment, to enhance their loyalty, minimize turnover rates and to attract promising talent.

This empirical study incorporates a responsible HRM construct with extrinsic and intrinsic motivations. It confirms that they are significant antecedents of organizational commitment. Unlike previous research, this contribution focuses on employee psychology as well as on strategic organizational behaviors during a time when tourism businesses are experiencing an increase in demand for their services, in the aftermath of the COVID-19 pandemic. It raises awareness on the industry’s perennial challenges in attracting and retaining employees.

许多酒店业都面临劳动力短缺。一些酒店和餐馆人手不足。在许多情况下, 他们发现很难留住和招聘有积极性的员工。有鉴于此, 本研究使用与自决理论 (SDT) 相关的关键结构, 并将它们与负责任的人力资源管理 (HRM) 措施相结合, 以调查员工的组织承诺。

主要数据是通过代表酒店员工的热门 LinkedIn 群组分发的在线问卷获取的。利用基于复合材料的结构方程建模方法来确认所选因素的可靠性和有效性, 并阐明该模型的因果路径。

结果表明, 本研究中存在非常显着的直接和间接影响, 特别是在外在动机 - 组织承诺和负责任的 HRM - 组织承诺之间。这些关系由内在动机调节。

这项研究表明, 从业者应该以相称的方式激励和奖励勤奋的员工, 为他们提供良好的工作环境和适当的就业条件, 培养人力资源的忠诚度, 尽量减少他们的离职率, 并吸引有前途的人才。

这一贡献推进了一个强大的负责任的组织行为 (ROB) 模型, 包括负责任的人力资源管理、外在奖励、内在动机和组织承诺。

据作者所知, 没有其他研究将负责任的 HRM 结构与外在和内在动机结合起来, 并将它们视为组织承诺的重要前因。与之前的研究不同, 这篇文章的重点是在冠状病毒 (COVID-19) 大流行之后旅游企业对其服务的需求增加期间的员工心理以及组织行为。它提高了人们对该行业在吸引和留住员工方面长期存在的挑战的认识。

Una gran parte de las empresas hosteleras carecen de personal suficiente y experimentan una grave escasez de mano de obra, en diversos contextos. En muchos casos, los hoteles y restaurantes tienen dificultades para retener y contratar a empleados motivados. En vista de ello, esta investigación utiliza constructos clave relacionados con la teoría de la autodeterminación (TAD) y los integra con una medida de gestión responsable de los recursos humanos (GRH), para investigar el compromiso de la organización de los empleados de hostelería.

Los datos primarios se obtuvieron mediante un cuestionario en línea distribuido a través de grupos populares de LinkedIn que representan a empleados de hostelería. Se utilizó un enfoque de modelización de ecuaciones estructurales basado en compuestos para confirmar la fiabilidad y validez de los factores elegidos y arrojar luz sobre las vías causales del modelo propuesto en esta contribución.

Los resultados indican que en este estudio existen efectos directos e indirectos altamente significativos, en particular entre las motivaciones extrínsecas - el compromiso de la organización y entre la GRH responsable – el compromiso organizacional. Estas relaciones están mediadas por las motivaciones intrínsecas.

Esta contribución avanza un modelo robusto de Comportamiento Organizacional Responsable (ROB) que comprende la GRH responsable, las recompensas extrínsecas, la motivación intrínseca y el compromiso de la organización.

Esta investigación implica que los profesionales deben incentivar y recompensar a los empleados más trabajadores, de forma proporcionada, para ofrecerles entornos de trabajo idóneos, así como condiciones de empleo adecuadas, con el fin de aumentar su lealtad, minimizar las tasas de rotación y atraer a talentos prometedores.

Este estudio empírico incorpora un constructo de GRH responsable con motivaciones extrínsecas e intrínsecas. Confirma que son antecedentes significativos del compromiso de la organización. A diferencia de investigaciones anteriores, esta contribución se centra en la psicología de los empleados, así como en los comportamientos organizativos estratégicos en un momento en el que las empresas turísticas están experimentando un aumento de la demanda de sus servicios, tras la pandemia del coronavirus (COVID-19). Asimismo, sensibiliza sobre los retos perennes de la industria a la hora de atraer y retener a los empleados.

This study motivated by humanistic care aims to identify hospitality frontline employees’ alienation in Taiwan during the COVID-19 pandemic, and based on the job demands-resources (JD-R) model, the mediating role of alienation between job characteristics and organizational citizenship behavior (OCB) is discussed.

The authors drew on the JD-R model to delineate the mechanisms by which job demands (including emotional dissonance and work–home conflict) and job resources (including job support, training and possibility for career development) affect OCB through employees’ alienation. This study adopted snowball sampling and purposive sampling to conduct a questionnaire survey aimed at Taiwanese hospitality frontline employees. A total of 373 valid questionnaires were retained, and structural equation model was used to test the research hypotheses.

The results revealed that job demands of emotional dissonance and work–family conflict positively affect alienation; job resources of job support, training and possibility for career development negatively affect alienation; alienation negatively affects OCB; and alienation mediates the relationship between job characteristics and OCB fully.

Considering that alienation plays a full mediating role between job characteristics and organizational outcomes, this study put forward specific suggestions on how to increase job resources and reduce job demands to weaken alienation and further improve organizational performance in management practices. And practical implications were provided to help hospitality human resource management deal with the issue of talents retention. In addition, “work authenticity” should be introduced as a mediator in the future research. “Work authenticity” reflects employees’ positive working life state and is the opposite of “alienation.” The effectiveness of employees’ positive and negative working life state in communicating job characteristics and organizational outcomes can be compared.

The specific alienation experience of hospitality frontline employees is defined. Moreover, by introducing the alienation theory, this study demonstrates the health impairment path of JD-R model and suggests that job characteristics affect OCB through the full mediation of alienation.

本研究以人文关怀为动机, 明确了COVID-19疫情期间台湾酒店一线员工的异化状态, 并基于工作需求-资源理论模型, 探讨了异化在工作特性与组织公民行为之间发挥的中介作用。

笔者运用工作需求-资源模型以阐释工作需求（包括情绪失调和工作-家庭冲突）和工作资源（包括工作支持、培训和职业发展潜能）透过员工的异化影响组织公民行为的机制。本研究采用滚雪球抽样和目的性抽样的抽样方式, 对台湾酒店一线员工开展问卷调查; 留存有效问卷373份, 并采用结构方程模型对研究假设进行检验。

本研究揭示了情绪失调和工作-家庭冲突的工作需求正向影响异化; 工作支持、培训和职业发展潜能的工作资源对异化产生负面影响; 异化对组织公民行为产生负面影响; 异化在工作特性与组织公民行为的关系中起完全中介作用。

综合异化在工作特性与组织成果之间起着完全的中介作用, 本研究就管理实践中如何增加工作资源和减少工作需求以减弱异化并进一步提高组织绩效提出了具体建议, 以此帮助酒店人力资源管理部门处理留住人才的问题。此外, 应引入反映员工积极工作状态的“工作真实性”（即“异化”的对立面）作为中介, 比较员工积极和消极工作状态在沟通工作特性和组织成果上的有效性。

本研究明确了酒店一线员工具体的异化体验。此外, 透过引入异化理论, 本研究实证了工作需求-资源模型的健康损害路径, 并揭示了工作特性通过异化的完全中介作用影响组织公民行为。

Este estudio motivado por la atención humanística identificó la alienación de los empleados de primera línea de la hostelería en Taiwán durante la pandemia de COVID-19 y, basándose en el modelo de exigencias laborales-recursos (JD-R), se analizó el papel mediador de la alienación entre las características laborales y el comportamiento de ciudadanía organizacional fue discutido.

Nos basamos en el modelo JD-R para delinear los mecanismos por los que las exigencias del puesto de trabajo (incluida la disonancia emocional y el conflicto entre el trabajo y el hogar) y los recursos del puesto de trabajo (incluido el apoyo laboral, la formación y la posibilidad de desarrollo profesional) afectan a la organización. Del comportamiento ciudadano (OCB) a través de la alienación de los empleados. Este estudio adoptó el muestreo de bola de nieve y el muestreo intencional para realizar una encuesta por cuestionario dirigida a los empleados de primera línea de la hostelería taiwanesa. Se obtuvieron 373 cuestionarios válidos y se utilizó un modelo de ecuaciones estructurales para probar las hipótesis de la investigación.

Los resultados revelaron que las demandas laborales de disonancia emocional y conflicto trabajo-familia afectan positivamente a la alienación; los recursos laborales de apoyo al trabajo, formación y posibilidad de desarrollo profesional afectan negativamente a la alienación; la alienación afecta negativamente al comportamiento de ciudadanía organizacional; la alienación media totalmente la relación entre las características laborales y el comportamiento de ciudadanía organizacional.

Teniendo en cuenta que la alienación desempeña un papel mediador total entre las características del puesto de trabajo y los resultados organizativos, este estudio presentó sugerencias específicas sobre cómo aumentar los recursos del puesto de trabajo y reducir las exigencias del mismo para debilitar la alienación y mejorar aún más el desempeño organizacional en las prácticas de gestión. Y se aportaron implicaciones prácticas para ayudar a abordar la cuestión de retención de talentos en la gestión de los recursos humanos en la hostelería. Además, la “autenticidad del trabajo” debería introducirse como mediador en la investigación futura. La “autenticidad laboral” refleja el estado de vida laboral positivo de los empleados y es lo contrario de la “alienación”. Se puede comparar la eficacia del estado de vida laboral positivo y negativo de los empleados en la comunicación de las características del trabajo y los resultados organizacionales.

Se define la experiencia específica de alienación de los empleados de primera línea de la hostelería. Además, mediante la introducción de la teoría de la alienación, este estudio demuestra la trayectoria de deterioro de la salud del modelo JD-R, y sugiere que las características del puesto de trabajo afectan al comportamiento de ciudadanía organizacional a través de la mediación total de la alienación.