Unveiling the Influence of User-Generated Content on Tourist Destination Choice: Insights from Moroccan Travel Experiences

This study explores the impact of User-Generated Content (UGC) on local tourists' decision- making when choosing Morocco as their travel destination. It examines factors such as perceived value, enjoyment, risks, and privacy concerns. The research involves in-depth interviews with 10 tourists who have visited Morocco. The study examines how tourists use UGC to plan their trips, their perceptions of information on social media and online review sites, and the broader impacts of UGC on their travel experiences. The findings offer valuable insights into the role of UGC in shaping destination choices and offer practical implications for improving the overall tourist experience in Morocco's tourism industry

Unveiling the Influence of User-Generated Content on Tourist Destination Choice: Insights from Moroccan Travel Experiences

<p>This study explores the impact of User-Generated Content (UGC) on local tourists' decision- making when choosing Morocco as their travel destination. It examines factors such as perceived value, enjoyment, risks, and privacy concerns. The research involves in-depth interviews with 10 tourists who have visited Morocco. The study examines how tourists use UGC to plan their trips, their perceptions of information on social media and online review sites, and the broader impacts of UGC on their travel experiences. The findings offer valuable insights into the role of UGC in shaping destination choices and offer practical implications for improving the overall tourist experience in Morocco's tourism industry.</p&gt

Planification d employés dans le secteur de la sûreté aéroportuaire

Dans cette thèse nous nous intéressons au problème de planification d'employés sous contraintes de charge dans le secteur de la sûreté aéroportuaire. Les travaux ici développés ont eu lieu dans le cadre d'une thèse CIFRE (2009-2012). Ils résultent d'une collaboration entre l'entreprise ICTS France, le laboratoire MIS de l'Université de Picardie Jules Verne, et le laboratoire HeuDiaSyC de l'Université de Technologie de Compiègne. Ils ont été financés par l'ANRT. La création de plannings est un processus difficile nécessitant le respect de contraintes associées à la législation, la satisfaction des employés, et à la satisfaction des clients. Le problème de planification d'employés est généralement décomposé en plusieurs phases (construction de cycles, génération de quarts et affectation des quarts aux employés). Nous nous sommes focalisés sur la troisième phase. Nous proposons d'abord une modélisation mathématique du problème, puis des méthodes de résolution approchées. Nous présentons en première approche deux algorithmes de résolution, un algorithme glouton, et un algorithme d'affectation qui fournissent tous deux une solution de base pour notre heuristique de Destruction/Construction. Dans un deuxième temps, nous proposons deux métaheuristiques : un algorithme de recuit simulé, et un algorithme mémétique basé sur une recherche locale composée de trois voisinages. Ces algorithmes ont été validés sur des cas réels et en plus de donner des solutions de meilleure qualité que celles fournies par le système existant au sein de l'entreprise, ils fournissent des solutions avec des améliorations significatives par rapport à leurs solutions initiales.In this thesis, we present a staff scheduling problem in airport security service. The work developed here is held as part of CIFRE thesis (2009-2012), with collaboration of ICTS France, MIS laboratory of the University of Picardy Jules verne, HeuDiaSyc laboratory of the University of Technology of Compiègne and with the ANRT. Elaborating planning is a hard process which requires satisfying legal constraints, employee's satisfaction and client's satisfaction. Staff scheduling problem is commonly solved in several steps (days-off scheduling, shift scheduling, and staff assignment). We focus on the last step staff assignment. First we propose a mathematical modeling of the problem and then propose approximate solving methods by providing two algorithms, a greedy algorithm and a global assignment algorithm which provide an initial solution. This solution will be improved by an iterative time out Destruction/Construction algorithm which alternates partial destruction and reconstruction steps. Then we propose a simulated annealing algorithm, and we propose a memetic algorithm based on a local search which uses three neighborhoods. These algorithms have been validated on real cases. Besides providing better solutions than the software currently used, these algorithms enable to provide solutions with significant improvements towards initial solution.AMIENS-BU Sciences (800212103) / SudocSudocFranceF