The emergence of the digital economy and easy accessibility to Web 2.0 tools has seen an expansion of the influencer ecosystem within the travel and tourism industry. Founded on the principles of reference groups and peer reference there is a growing trend amongst industry practitioners who are now opting to move away from many of the traditional approaches used to market their products and services and are instead taking advantage of the concept of e-word-of-mouth (eWOM). Whilst there is a growing body of academic literature addressing the notion of influencer marketing, there is little understanding of influencer marketers themselves. Consequentially, this study addresses this gap in the literature through the quantitative examination of those who promote products, services, or companies by distributing eWOM through their online digital channels and presence; otherwise known as travel influencers. A quantitative research approach involving an online survey yielded 255 responses from travel influencers. The research findings indicate that those who work in this field prefer not to be awarded the label "travel influencer," focusing instead on their specific method of influencing, such as blogging and vlogging or sharing Instagram updates. The research also demonstrates how the new influencers have a strong role in generating travel urge and desire. The research contributes to the wider body of academic literature and travel industry practitioners by establishing the general profile of influencers and their increasingly specialized role in tourism and hospitality marketing.
Since the outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-2019), the infection has spread worldwide due to the highly contagious nature of severe acute syndrome coronavirus (SARS-CoV-2). To manage SARS-CoV-2, the development of diagnostic assays that can quickly and accurately identify the disease in patients is necessary. Currently, nucleic acid-based testing and serology-based testing are two widely used approaches. Of these, nucleic acid-based testing with quantitative reverse transcription-PCR (RT-qPCR) using nasopharyngeal (NP) and/or oropharyngeal (OP) swabs is considered to be the gold standard. Recently, the use of saliva samples has been considered as an alternative method of sample collection. Compared to the NP and OP swab methods, saliva specimens have several advantages. Saliva specimens are easier to collect. Self-collection of saliva specimens can reduce the risk of infection to healthcare providers and reduce sample collection time and cost. Until recently, the sensitivity and accuracy of the data obtained using saliva specimens for SARS-CoV-2 detection was controversial. However, recent clinical research has found that sensitive and reliable data can be obtained from saliva specimens using RT-qPCR, with approximately 81% to 95% correspondence with the data obtained from NP and OP swabs. These data suggest that self-collected saliva is an alternative option for the diagnosis of COVID-19.
bdul Kadir, OTHMAN;Jaafar, PYEMAN;Azuati, MAHMUD;Siti Nooraini, MOHD TOBI;Zahariah, SAHUDIN
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.10
no.2
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pp.1-14
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2023
The purpose of this study is to discover the possible solutions for the problem faced by academicians during online learning by means of employing qualitative and quantitative approaches. Using a qualitative approach, selected academicians were interviewed, and their feedback was transcribed and used to develop the survey instrument. The quantitative research design was later used to determine the most plausible solutions for the problem that could be obtained and implemented by distributing the questionnaire to academicians at a public university. Multiple regression analysis results indicate that work-life conflict and lack of support are the main contributors to academicians' mental and emotional health issues. The study's major findings help higher education institutions craft appropriate strategies to enhance the effectiveness of online teaching and learning by providing the necessary support to the academicians. The study's findings suggest that academicians should separate work and family requirements to concentrate on their job. Furthermore, the immediate supervisor must be considerate in determining the number of tasks, the deadlines, and the assistance required to complete the task. Lastly, academicians must equip themselves with emotional intelligence to cope with stressors.
Tanujaya, Vincent Alvin;Tawekal, Ricky Lukman;Ilman, Eko Charnius
Ocean Systems Engineering
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v.12
no.3
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pp.267-284
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2022
A subsea pipeline designed across active shipping lane prones to failure against external interferences such as anchorage activities, hence risk assessment is essential. It requires quantifying the geometric probability derived from ship traffic distribution based on Automatic Identification System (AIS) data. The actual probability density function from historical vessel traffic data is ideal, as for rapid assessment, conceptual study, when the AIS data is scarce or when the local vessels traffic are not utilised with AIS. Recommended practices suggest the probability distribution is assumed as a single peak Gaussian. This study compares several fitted Gaussian distributions and Monte Carlo simulation based on actual ship traffic data in main ship direction in an active shipping lane across a subsea pipeline. The results shows that a Gaussian distribution with five peaks is required to represent the ship traffic data, providing an error of 0.23%, while a single peak Gaussian distribution and the Monte Carlo simulation with one hundred million realisation provide an error of 1.32% and 0.79% respectively. Thus, it can be concluded that the multi-peak Gaussian distribution can represent the actual ship traffic distribution in the main direction, but it is less representative for ship traffic distribution in other direction. The geometric probability is utilised in a quantitative risk assessment (QRA) for subsea pipeline against vessel anchor dropping and dragging and vessel sinking.
Substantial evidences have been accumulated about the hormone-like effects of exogenous substances such as pesticides and industrial chemicals during past years. The effects of these substances on the endocrine system are believed to be either enhancing or reducing of various endocrine action. It is necessary to identify putative causal agents by the batter system and to assess their ability to disrupt the endocrine system. A variety of in vitro and In vivo approaches have been used to determine the androgenic effects of environmental chemicals. To establish the method for assessment of the putative endocrine disruptors with androgenic activity, we carried out the cell proliferation assay by MTS method after treatment with the various concentration of testosterone in LNCaP cells (human prostatic cancer cell line) and also observed the expression of androgen-related genes by quantitative RT-PCR. In the cell proliferation assay, the results showed that the grouth of LNCaP cells increased within level of at least 10pM testosterone. We measured by quantitative RT-PCR method on the effects of testosterone on mRNA expression of androgen receptor (AR), prostate-specific antigen (PSA), bone morphogenetic protein (BMP) and BMP receptor (BMPR) In LNCaP cells. The results demonstrated that mRNA expression of PSA and BMPR-IB was observed differently within level of at least 0.01 pM testosterone compared with non-treated control. These observations suggest that the detection of PSA and BMPR-IB mRNA by the quantitative RT-PCR in LNCaP cells is very sensitive method to identify the endocrine disruptors to have the androgenic effects.
Kim Yun-Hwa;Kim Ky-Soo;Yoon Sung-Ryul;Um Sung-In;Ko Jae-Wook
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.1
no.1
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pp.81-86
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1997
This study is to estimate the possibility of accident in chemical plants from the analysis of system component which affects the occurrence of top event. Among the various risk assessment techniques, the Fault Tree Analysis which approaches deductively on the route of accident development was used in this study. By gate-by-gate method and minimal cut set, the qualitative and quantitative risk assessment for hazards in plants was performed. The probability of occurrence and frequency of top event was calculated from failure or reliability data of system components at stage of the quantitative risk assessment. In conclusion, the probability of accident was estimated according to logic pattern based on the Fault Tree Analysis. And the failure path which mostly influences on the occurrence of top event was found from Importance Analysis.
The efficiency of genome-wide association analysis (GWAS) depends on power of detection for quantitative trait loci (QTL) and precision for QTL mapping. In this study, three different strategies for GWAS were applied to detect QTL for carcass quality traits in the Korean cattle, Hanwoo; a linkage disequilibrium single locus regression method (LDRM), a combined linkage and linkage disequilibrium analysis (LDLA) and a $BayesC{\pi}$ approach. The phenotypes of 486 steers were collected for weaning weight (WWT), yearling weight (YWT), carcass weight (CWT), backfat thickness (BFT), longissimus dorsi muscle area, and marbling score (Marb). Also the genotype data for the steers and their sires were scored with the Illumina bovine 50K single nucleotide polymorphism (SNP) chips. For the two former GWAS methods, threshold values were set at false discovery rate <0.01 on a chromosome-wide level, while a cut-off threshold value was set in the latter model, such that the top five windows, each of which comprised 10 adjacent SNPs, were chosen with significant variation for the phenotype. Four major additive QTL from these three methods had high concordance found in 64.1 to 64.9Mb for Bos taurus autosome (BTA) 7 for WWT, 24.3 to 25.4Mb for BTA14 for CWT, 0.5 to 1.5Mb for BTA6 for BFT and 26.3 to 33.4Mb for BTA29 for BFT. Several candidate genes (i.e. glutamate receptor, ionotropic, ampa 1 [GRIA1], family with sequence similarity 110, member B [FAM110B], and thymocyte selection-associated high mobility group box [TOX]) may be identified close to these QTL. Our result suggests that the use of different linkage disequilibrium mapping approaches can provide more reliable chromosome regions to further pinpoint DNA makers or causative genes in these regions.
Human resource management (HRM) deals with essentially complex human phenomena and multiple interactive relationships. Thus, the use of quantitative data to research and understand HRM is necessarily limited. Although important qualitative issues in HRM research are often central to supporting or creating a firm's competitive advantage, they are frequently neglected. Research into HRM is increasingly difficult and complicated, therefore, it is very difficult to research through strict quantitative methods. This paper's focus is to develop an effective idea for applying qualitative research approaches to HRM studies. A justification of a qualitative approach is considered as being a superior means for researching HRM issues. The underlying foundation of this paper is that new problems are confronted HRM research, therefore, qualitative research methods will be necessary. It is suggested that quantitative analysis in understanding and explaining firm's HRM is not sufficient and a qualitative may provide the indepth insight into HR researches.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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v.17
no.2
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pp.229-234
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2008
We used serial analysis of gene expression (SAGE) approach to derive a profile of expressed genes of the posterior silk glands (PSG) and to create a reference for understanding gene cluster related to the mechanism of silk protein synthesis in the silkworm, Bombyx mori. We constructed a 3' SAGE library from the PSG of the fifth instar larvae of the silkworm. In total we obtained 2,406 SAGE tags, of which 682 were unique tags. Sorted by tag count number, 27 (4%) unique tags were significantly more abundant genes (ten or more times), whereas 445 (65%) unique tags were detected as single copies. The annotation of 682 unique SAGE tags revealed that 462 (68%) of the SAGE tag sequences represented known genes, whereas 220 (32%) of the tag sequences had no matches in SAGE map and silkworm EST databases. Of the 682 SAGE tags, the most abundant tag sequences were that of the fibroin light chain gene and the silk protein P25. In addition, we compared two relative abundance results of the SAGE and the EST approaches to verify whether their transcript quantitative aspects are significant or not. The comparative results of relative abundances of the fibroin H-, L- chain and P25 glycoprotein genes indicated that the quantitative approach based on SAGE tags is effective for quantitative cataloging and comparison of expressed genes in same organs. The SAGE tag information reported in this study would be useful for researchers in the field to analyze genes associated with silk processing mechanisms of insects.
This paper explores the conditions and potential of newly designed and tried methodology of big data analysis that apply to Korean history subject matter. In order to advance them, we need to pay more attention to quantitative analysis methodologies over pre-existing qualitative analysis. To obtain our new challenge, I propose 'digital history' methods along with associated disciplines such as linguistics and computer science, data science and statistics, and visualization techniques. As one example, I apply interdisciplinary convergence approaches to the principle and mechanism of elite reproduction during the Korean medieval age. I propose how to compensate for a lack of historical material by applying a semi-supervised learning method, how to create a database that utilizes text-mining techniques, how to analyze quantitative data with statistical methods, and how to indicate analytical outcomes with intuitive visualization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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