Een gestandaardiseerd veldonderzoeksprotocol voor de bereidheid van bezoekers tot conservatie en zelfgerapporteerd verantwoord reisgedrag bij de Longmen-grotten

Samenvatting

Dit protocol standaardiseert een bezoekersenquête met minimale verstoring bij de Longmen-grotten door het koppelen van intercepties in openbare ruimtes, het afnemen van anonieme vragenlijsten, vooraf gedefinieerde screening, validatie van metingen, modelcontrole en de archivering voor reproduceerbaarheid.

Samenvatting

Enquêtes onder bezoekers van erfgoedlocaties moeten bruikbaar gedragsonderzoek opleveren zonder de siteactiviteiten te verstoren of conservatieprioriteiten te ondermijnen. Echter worden wervingsgrenzen, uitsluitingsregels, meetcontroles, modeldiagnostiek en data-archivering vaak onvolledig gerapporteerd in studies naar erfgoedtoerisme. Dit protocol presenteert een workflow voor veldonderzoeken met minimale verstoring om de bereidheid tot conservatie van bezoekers en het zelfgerapporteerde verantwoord reisgedrag te meten bij de Longmen-grotten in Luoyang, China. De workflow integreert het onderscheppen van bezoekers in openbare gebieden, het afnemen van anonieme elektronische vragenlijsten, geschiktheidsscreening, aandachtstests, dagelijkse vergrendeling van ruwe data, vooraf gedefinieerde uitsluitingsregels, constructiescoren, betrouwbaarheidstests, bevestigende factoranalyse, regressie- en padmodeldiagnostiek, sensitiviteitscontroles en reproduceerbaarheidsarchivering. De vragenlijst maakt onderscheid tussen erfgoedkennis, waargenomen erfgoedwaarde, plaatsgebondenheid, de kwaliteit van pro-milieuboodschappen, waargenomen drukte, ondersteuning van faciliteiten en diensten, conservatiehouding, bereidheid tot conservatie en zelfgerapporteerd verantwoord reisgedrag. Een representatieve implementatie toonde aan dat de workflow een analyseerbare dataset opleverde met controleerbare uitsluitingen, acceptabele meetdiagnostiek en interpreteerbare modeluitkomsten. Het protocol is bedoeld voor studies naar erfgoedlocaties die behoefte hebben aan transparant bewijs van bezoekersgedrag in plaats van een enkele tevredenheidsmeting. Het kan worden aangepast aan andere erfgoedomgevingen door de kern van de procedurele sequentie te behouden, terwijl site-specifieke constructies, enquêtepunten, taalversies, gedragsvariabelen en beperkingen voor het veldwerk worden herzien op basis van lokale conservatierisico's en de samenstelling van de bezoekers.

Inleiding

Culturele erfgoedplaatsen vereisen toegang voor bezoekers voor publiekseducatie, culturele overdracht en toeristische waarde, maar bezoekersgebruik kan ook druk leggen op kwetsbare materiële, ruimtelijke en symbolische hulpbronnen¹. Deze spanning is vooral zichtbaar op locaties met een hoog bezoekersvolume waar bewegingsroutes beperkt zijn, interpretatiegebieden dichtbevolkt zijn en conserveringsregels tijdens een kort bezoek begrepen moeten worden. De Longmen-grotten in Luoyang, China, bieden een geschikte setting voor een op conservering gerichte workflow voor bezoekersenquêtes, omdat ze de bescherming van rotsuitsnijwerk-erfgoed, publieksinterpretatie, bezoekersstroombeheer en conserveringseducatie combineren binnen één actieve veldomgeving. In deze setting kan de meting van bezoekers niet stoppen bij tevredenheid. Een nuttige enquête moet vastleggen of bezoekers de erfgoedwaarde begrijpen, de beschermingsregels herkennen, conserveringsbeperkingen accepteren en verantwoord gedrag rapporteren tijdens of direct na het bezoek.

Studies naar erfgoedtoerisme meten gewoonlijk de waargenomen waarde, het imago van de bestemming, de hechting aan een plek, tevredenheid of algemene pro-milieu intenties². De operationele zwakte ligt niet in het gebruik van deze constructen, maar in de beperkte verslaglegging over hoe het veldbewijs wordt gegenereerd. Wervingspunten, steekproefintervallen, suspensieregels, aandachtstesten, uitsluitingsdrempels, het vergrendelen van ruwe data, constructscoren, validatie van metingen, modeldiagnostiek en archivering voor reproduceerbaarheid worden vaak beknopt gerapporteerd of pas nadat de resultaten bekend zijn. Dit bemoeilijkt de vergelijking tussen studies en beperkt het nut van enquêtegegevens voor erfgoedbeheer. Het huidige protocol vult dit gat door de workflow-volgorde vast te leggen voorafgaand aan de inhoudelijke interpretatie: voorbereiding van de vragenlijst, pilotaudiestest, werving in openbare ruimtes, anonieme toediening, datascreening, controle van de metingen, modelinterpretatie, sensitiviteitsanalyse en archivering.

De structuur van het construct volgt de praktische volgorde van een bezoek aan cultureel erfgoed met een focus op conservatie. Erfgoedkennis registreert of bezoekers de historische en culturele betekenis van de site begrijpen. De waargenomen erfgoedwaarde legt vast of bezoekers de site als beschermingswaardig beschouwen³. Plaatsgebonden hechting meet de persoonlijke verbinding die tijdens het bezoek is ontstaan⁴. De kwaliteit van de pro-environmentale boodschap registreert of conservatieboodschappen zichtbaar, begrijpelijk en nuttig zijn voor het sturen van het gedrag. Waargenomen drukte legt de dichtheid en bewegingsdruk vast die de aandacht voor de regels kunnen beïnvloeden⁵. De ondersteuning door faciliteiten en diensten registreert of borden, barrières, routes, herinneringen door personeel en bezoekersdiensten verantwoord gedrag mogelijk maken. Deze zes site-gerelateerde constructen zijn gescheiden van de conservatiehouding, de bereidheid tot conservatie en het zelfgerapporteerde verantwoorde reisgedrag, zodat perceptie, evaluatie, intentie en gerapporteerd gedrag niet worden samengevoegd tot één algemene positieve responsscore.

Behoudshouding en behoudswilligheid worden eveneens als afzonderlijke constructen behandeld. Behoudshouding verwijst naar de evaluerende overtuiging van de bezoeker dat de Longmen-grotten beschermd moeten worden en dat behoud prioriteit moet krijgen. Behoudswilligheid verwijst naar de bereidheid van de bezoeker om behoudsgerelateerde eisen te accepteren of te ondersteunen, waaronder het naleven van regels, ongemakken, routebeperkingen en beschermend beheer⁶. Zelfgerapporteerd verantwoord reisgedrag verwijst naar gedrag dat tijdens het bezoek is gerapporteerd, zoals het volgen van borden, het vermijden van schadelijk contact, het verblijven binnen toegestane gebieden en het verminderen van verstoringen van de erfgoedomgeving⁷. Een bezoeker kan ermee instemmen dat behoud belangrijk is, maar toch onwillig zijn om beperkingen te accepteren. Verantwoord gedrag kan ook voorkomen omdat de omgeving van de site naleving gemakkelijk maakt. Het scheiden van deze constructen helpt bij het identificeren of een beheersprobleem meer gerelateerd is aan kennis, duidelijkheid van de boodschap, bereidheid, ondersteuning door faciliteiten of gerapporteerd gedrag.

De Longmen-grotten worden gebruikt als testcontext omdat bezoekersmetingen dicht bij het bezoek moeten plaatsvinden, terwijl een minimale verstoring, anonimiteit en operationele grenzen gewaarborgd blijven. De workflow is beperkt tot openbare bezoekerservicegebieden en ruimtes na het bezoek of nabij de uitgang, en niet tot beperkte conservatiezones of directe observatie van beschermde oppervlakken. Deze grens is van belang omdat veldwerk op erfgoedlocaties plaatsvindt in actieve beheersettings waar surveyactiviteiten de beweging, de taken van het personeel, de veiligheid van bezoekers of de conservatiepraktijk niet mogen verstoren⁸. Vaste surveyvensters, systematische interceptie, suspensieregels, vooraf gedefinieerde uitsluitingen en dagelijkse vergrendeling van ruwe bestanden verminderen ongedocumenteerde veldbeslissingen en post hoc datacleaning.

Het protocol is overdraagbaar op workflowniveau, maar de vragenlijst is niet bedoeld om ongewijzigd te worden gekopieerd. De componenten die ongewijzigd moeten blijven zijn de definitie van de enquêtegrenzen, de definitie van de doelpopulatie, versiebeheer van de definitieve vragenlijst, systematische bezoekersinterceptie, geschiktheidsscreening, aandachtstests, het vastzetten van ruwe gegevens vóór uitsluiting, vooraf gedefinieerde datakwaliteitsregels, constructiescoring, validatie van metingen, modeldiagnostiek, gevoeligheidscontroles en reproductie-archivering. De aanpasbare componenten zijn de formulering van het conservatierisico, gedragsvraagstukken, enquêtepunten, taalversies, variabelen voor de bezoekerssamenstelling en managementindicatoren. Archeologische parken kunnen sterkere formuleringen vereisen over oppervlakkig contact en routebeperkingen⁹. Historische steden kunnen items vereisen over overlast voor bewoners en gedrag in gedeelde straatruimtes¹⁰. Musea en heilige landschappen kunnen items vereisen over galerijstroom, expositiebescherming, rituele ruimte of cultureel sensitief gedrag¹¹. Deze structuur maakt locatie-specifieke aanpassing mogelijk zonder de procedurele vergelijkbaarheid te verminderen.

Representatieve resultaten worden uitsluitend gebruikt om aan te tonen of de workflow bruikbare gegevens over bezoekersgedrag oplevert. Ze worden niet gebruikt om directe observatie van gedrag, schattingen van de draagkracht, interventie-effecten of equivalentie tussen zelfgerapporteerd en geobserveerd gedrag te claimen. De bijdrage van het protocol is de gestandaardiseerde, auditeerbare reeks stappen voor het verzamelen, screenen, valideren, analyseren en archiveren van conservatiegerichte bezoekerenenquêtegegevens onder omstandigheden op erfgoedsites met minimale verstoring.

Deze gestandaardiseerde workflow meet de bereidheid van bezoekers tot natuurbehoud en het zelfgerapporteerde verantwoord reisgedrag bij de Longmen-grotten in Luoyang, provincie Henan, China. Het omvat het ontwerp van de vragenlijst, een pilottest, het onderscheppen van bezoekers in openbare ruimtes, het anoniem afnemen van de vragenlijsten, het vastleggen van ruwe gegevens, kwaliteitscontrole, het scoren van constructen, controle van metingen, modeldiagnostiek en het archiveren van onderzoeksbestanden.

Protocol

De studie werd uitgevoerd in overeenstemming met de Verklaring van Helsinki en werd op 27 juni 2025 goedgekeurd door de SEGi Research Ethics Committee (goedkeuringsnummer SEGiEC/SR/FOELPM/163/2025-2027). Voorafgaand aan het invullen van de vragenlijst werd schriftelijke of elektronische geïnformeerde toestemming verkregen.

OPMERKING: Er zijn geen namen, identiteitskaartnummers, telefoonnummers, gezichtsafbeeldingen, huisadressen, apparaatidentificatoren, GPS-coördinaten, accountidentificatoren, foto's, audio-opnamen, video-opnamen of andere direct identificeerbare gegevens verzameld. De verzameling van IP-adressen was uitgeschakeld vóór de formele publicatie van de vragenlijst. Er is geen formele schriftelijke toestemming voor sitebeheer verkregen van de beheersautoriteit van de Longmen-grotten. Daarom was het veldwerk beperkt tot publiek toegankelijke bezoekersservicegebieden en ruimtes na het bezoek of nabij de uitgangen. Onderzoeksassistenten zijn niet binnengegaan in de grotten, beperkte conservatiezones, personeelsgebieden, smalle gangen, drukke uitkijkplatforms, wachtrijen voor ticketcontrole, noodroutes, religieuze of herdenkingsruimtes, of enige locatie waar werving de beweging van bezoekers, de site-activiteiten, de veiligheid van bezoekers, de taken van het personeel of de conservatiepraktijk zou kunnen hinderen. De werving werd onmiddellijk opgeschort tijdens hevige regen, noodmeldingen, officiële maatregelen voor crowdcontrol, verzoeken van het personeel, abnormale drukte of elke situatie die de bezoekersstroom, veiligheid of het sitebeheer zou kunnen beïnvloeden.

1. Bepaal de locatie van het veldonderzoek, de constructies, het doelmonster en het surveyvenster

1. Gebruik het Longmen-grotten toeristische gebied in Luoyang, provincie Henan, China, als veldlocatie. Definieer de doelpopulatie als volwassen bezoekers die hun bezoek van één dag aan de Longmen-grotten hebben voltooid of op het punt staan te voltooien.
2. Gebruik drie openbare enquêtepunten: het uitgangsgebied voor bezoekers, de openbare rustzone buiten de hoofdroute en het bezoekersservicegebied nabij het transportknooppunt. Gebruik uitsluitend ruimtes waar bezoekers vrijwillig kunnen stoppen zonder de beweging van bezoekers te blokkeren of de site-operaties te hinderen.
3. Stel de werving in tijdens hevige regenval, noodmeldingen, officiële maatregelen voor crowdmanagement, verzoeken van personeel, abnormale drukte, congestie bij rondleidingen, geblokkeerde paden of elke situatie die de bezoekersstroom, de veiligheid van bezoekers, de taken van het personeel of het beheer van de site kan beïnvloeden.
4. Gebruik erfgoedkennis (HK), waargenomen erfgoedwaarde (PHV), plaatsbinding (PA), kwaliteit van pro-milieu boodschappen (PMQ), waargenomen drukte (PC) en ondersteuning van faciliteiten en diensten (FSW) als site-gerelateerde predictoren.
5. Gebruik conservatiehouding (CA) en conservatiebereidheid (CW) als intentie-gerelateerde constructen. Definieer CA als de overtuiging van de bezoeker dat de Longmen-grotten beschermd moeten worden en dat conservatie prioriteit moet krijgen. Definieer CW als de bereidheid van de bezoeker om conservatie-eisen te accepteren of te ondersteunen, inclusief het volgen van regels, ongemak, routebeperkingen en beschermend beheer.
6. Gebruik zelfgerapporteerd verantwoord reisgedrag (RTB) als de gedragsmatige uitkomst. Definieer RTB als het gedrag gerapporteerd tijdens het bezoek, waaronder het volgen van borden en barrières, het vermijden van schadelijk contact met erfgoedoppervlakken, het verblijven binnen toegestane gebieden, het verminderen van overlast voor andere bezoekers en de erfgoedomgeving, en het schoonhouden van de site.
7. Stel de geplande ruwe steekproefomvang vast op 480 ingevulde vragenlijsten en de minimale geldige steekproefomvang op 400 vragenlijsten na kwaliteitscontrole.
8. Voer de formele gegevensverzameling uit van 1 april 2026 tot 20 mei 2026. Gebruik twee enquêteperioden per veldwerkdag: 10:00–12:00 en 14:30–17:30.
9. Figuur 1 vat de volledige procedure samen, van het ontwerp van de vragenlijst en de pilottesting tot de veldverzameling in openbare ruimtes, screening, scoren, validatie van metingen, modelcontrole, sensitiviteitsanalyse en archivering van het studiebestand.
   OPMERKING: De Longmen-grotten zijn geselecteerd omdat deze culturele Werelderfgoedsite een hoog bezoekersvolume, conservatie van rotsuithouwwerken, publieke interpretatie en eisen voor bezoekersbeheer combineert binnen één actieve veldsetting¹².

2. Opstellen, screenen, vertalen en pilottesten van de vragenlijst

1. Verdeel de vragenlijst over vijf secties: geïnformeerde toestemming, screening van geschiktheid, items over de perceptie van de erfgoedlocatie, conservatiehouding, bereidheid tot conservatie en items over verantwoord reisgedrag, en demografische en reisgerelateerde variabelen.
2. Gebruik een 5-punts Likert-schaal voor alle inhoudelijke items over perceptie, houding, bereidheid en gedrag: 1 = sterk mee oneens, 2 = mee oneens, 3 = noch mee eens noch mee oneens, 4 = mee eens, en 5 = sterk mee eens.
3. Neem 31 inhoudelijke Likert-items op over negen constructen: HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA, CW en RTB. Gebruik ten minste drie geobserveerde items voor elk construct, met vier items voor PHV, CA, CW en RTB.
4. Houd de bewoordingen voor CA, CW en RTB strikt gescheiden. CA-items beoordelen het waargenomen belang, de prioriteit en de verantwoordelijkheid voor conservatie. CW-items beoordelen de bereidheid om conservatiegerelateerde eisen te accepteren of te ondersteunen. RTB-items beoordelen het gedrag dat is gerapporteerd tijdens het bezoek op diezelfde dag.
5. Formuleer elk item rondom het bezoek aan de Longmen-grotten in plaats van algemene milieuproblematiek. Vermijd dubbelzinnige bewoordingen, suggestieve formuleringen, professionele conservatietermen en bewoordingen die een sociaal wenselijk antwoord impliceren.
6. Lijn items over bereidheid en gedrag af met de logica van gedragsintentie en waargenomen controle in toegepast bezoekersonderzoek¹³. Pas items over plaatsbinding en verantwoord gedrag aan voor het bezoek aan de Longmen-grotten¹⁴. Gebruik items over de perceptie van de erfgoedlocatie om de waardeperceptie, de kwaliteit van de relatie tussen bezoeker en locatie en de conservatiegerelateerde interpretatie specifiek voor de Longmen-grotten te meten¹⁵.
7. Houd de gemiddelde leeslengte van elk item indien mogelijk onder de 28 tekens en zorg dat de totale tijd voor het invullen van de vragenlijst tijdens de pilottesting tussen de 6 en 10 min ligt. Neem geen open open vragen met vrije tekst op in de formele vragenlijst.
8. Voeg screeningitems toe voor leeftijd, status van bezoek op diezelfde dag, beroepsrol en herhaalde deelname. Beëindig de vragenlijst als de deelnemer jonger is dan 18 jaar, de Longmen-grotten niet op de dag van het onderzoek heeft bezocht, een medewerker van het toeristische gebied is, een gids is die tijdens het bezoek werkt, een werknemer is van een reisbureau die tijdens het bezoek werkt, een verkoper is die binnen of nabij het onderzoeksgebied werkt, lid is van het onderzoeksteam, of de vragenlijst op dezelfde dag al heeft ingevuld.
9. Voeg twee aandachtstests toe. Plaats de eerste na het eerste derde deel van de inhoudelijke items: “Om te bevestigen dat u de vragen zorgvuldig leest, selecteer voor dit item ‘Mee eens’.” Codeer dit alleen als geslaagd wanneer de deelnemer optie 4 selecteert. Plaats de tweede na het tweede derde deel van de inhoudelijke items: “Voor kwaliteitscontrole dient u voor dit item ‘Mee oneens’ te selecteren.” Codeer dit alleen als geslaagd wanneer de deelnemer optie 2 selecteert.
10. Stel de conceptversie van de vragenlijst op in de voorkeurstaal. Vraag twee tweetalige onderzoekers met ervaring in toerisme-, erfgoed- of gedragsenkêtes om de items te vergelijken met de beoogde Engelse betekenissen van de constructen. Los onenigheid over de bewoordingen op vóór de pilottesting.
11. Voer de pilottest uit van 20 maart 2026 tot 25 maart 2026 met 30 volwassen bezoekers of recente bezoekers van een culturele erfgoedattractie. Registreer de voltooiingstijd, overgeslagen items, onbegrepen bewoordingen, herhaalde vragen van deelnemers, aarzeling bij items, weergaveproblemen van het platform en verwarring over de bewoordingen van CA, CW of RTB.
12. Herformuleer elk item als meer dan 20% van de pilotdeelnemers aangeeft dat het moeilijk te begrijpen is. Behoud een item als de gecorrigeerde item-totaalcorrelatie ten minste 0,30 is. Behoud een construct als de Cronbach's alpha ten minste 0,70 is.
13. Behoud een construct met een Cronbach's alpha tussen 0,65 en 0,69 alleen als alle gecorrigeerde item-totaalcorrelaties ten minste 0,30 zijn en het verwijderen van geen enkel enkel item de Cronbach's alpha met meer dan 0,03 verhoogt. Markeer elk construct in dit bereik als marginaal betrouwbaar.
14. Sluit de antwoorden van de pilottest uit de formele analytische dataset. Finaliseer de vragenlijst nadat de herziene items zijn gecontroleerd door de twee tweetalige reviewers.
15. Tabel 1 vat de definities van de constructen, itemcodes, itembewoordingen, scoreversrichting, analytische positie en de bron of basis voor de aanpassing van de negen constructen van de vragenlijst samen.
16. Aanvullend bestand 1 bevat de definitieve vragenlijst, de pagina voor geïnformeerde toestemming, de screeningsvragen, de aandachtstests, het weergaveverslag van het vragenlijstplatform en het verslag van de pilotreview.
    PAUSEERPUNT: Stop na de pilottest als een construct een Cronbach's alpha heeft die lager is dan 0,65. Herformuleer de items en herhaal de pilottest vóór het formele veldwerk.

3. Train enquêteurs en voer systematische intercept-steekproeven uit

1. Werven enquêteassistenten die niet betrokken zijn bij het beheer van het toeristische gebied, de ticketverkoop, touroperaties, de verkoop van souvenirs, bezoekersstroombeheersing, handhaving van natuurbehoud of enige andere functie die de bereidheid van bezoekers om deel te nemen zou kunnen beïnvloeden.
2. Ken aan elke enquêteassistent vóór de training een veldwerkcode toe. Gebruik in het veldwerklogboek personeelscodes zoals SA01, SA02, SA03 en SA04 in plaats van persoonsnamen.
3. Train alle enquêteassistenten gedurende 2 h voorafgaand aan de formele gegevensverzameling. Behandel de geschiktheidscriteria, de toestemmingsprocedure, het uitnodigingsscript, de omgang met weigeringen, het steekproefinterval, de selectieregel voor reisgroepen, de regel voor het opschorten van werving, privacyvereisten, kwaliteitscontroleregels, het invullen van het veldwerklogboek en het onderscheid tussen CA, CW en RTB.
4. Zorg ervoor dat elke enquêteassistent vijf begeleide oefenuitnodigingen voltooit vóór de formele gegevensverzameling.
5. Gebruik het volgende uitnodigingsscript: “Hallo, we voeren een geanonimiseerd academisch onderzoek uit naar de bezoekerservaring, erfgoedbescherming en verantwoord reisgedrag bij de Longmen-grotten. Het vragenformulier neemt ongeveer 6–10 min in beslag. Deelname is vrijwillig en u kunt op elk gewenst moment stoppen.”
6. Noem tijdens de werving geen verwachte hypothesen, gewenste responsrichtingen, modelrelaties, scores voor conservatiegedrag of enig verondersteld positief effect.
7. Selecteer aan het begin van elk enquêtevenster willekeurig een startnummer tussen 1 en 5. Benader de bezoeker die overeenkomt met het geselecteerde startnummer, en benader vervolgens elke vijfde volwassen bezoeker die het geselecteerde enquêtepunt passeert na het voltooien, of bijna voltooien, van het bezoek.
8. Reset de teltelling na elk ingevuld vragenformulier, elke weigering of elke ongeschikte bezoeker.
9. Nodig slechts één persoon uit dezelfde reisgroep uit. Wanneer meerdere geschikte bezoekers uit dezelfde reisgroep zich aanmelden, nodigt u de persoon uit wiens verjaardag het dichtst bij de enquête datum ligt.
10. Beëindig de uitnodiging onmiddellijk als de bezoeker weigert, gehaast lijkt, voor kinderen of oudere begeleiders zorgt, de bezoekersstroom blokkeert, luistert naar een begeleide uitleg, een druk routegedeelte betreedt of zich in een situatie bevindt waarin werving ongemak kan veroorzaken.
11. Houd voor elk enquêtevenster een veldwerklogboek bij. Noteer de enquête datum, het tijdvenster, het enquêtepunt, de code van de enquêteassistent, de benaderde bezoekers, ongeschikte bezoekers, weigeringen, gestarte vragenformulieren, voltooide vragenformulieren, opgeschorte perioden, de reden voor opschorting en steekproefafwijkingen.
12. Gebruik het veldwerklogboek om de benaderingsgraad, de weigeringsgraad, de voltooiingsgraad en de geldige responsgraad te berekenen.
13. Zet het veldwerk voort totdat 480 ruwe vragenformulieren zijn verzameld. Zorg ervoor dat elk enquêtepunt ten minste 120 ruwe vragenformulieren bijdraagt.
14. Monitor geslacht, leeftijdsgroep, status van eerste bezoek en reiswijze aan het einde van elke enquête dag. Wijs geschikte bezoekers niet af om een demografische balans af te dwingen. Houd het percentage first-time visitors waar mogelijk tussen 45% en 70% en de deelnemers aan georganiseerde groepstours onder de 45% van de geldige steekproef. Behandel deze waarden als monitoringsbereiken, niet als quota.
15. Tabel 2 presents de planning van het veldwerk, de openbare enquêtepunten, het steekproefinterval, de steekproefdoelstellingen, de opschortingsregels en de variabelen voor de veldwerkregistratie.
16. Aanvullend Bestand 2 bevat het formulier voor het veldwerklogboek, het verslag van de roltoewijzing, het datamanagementlogboek, het formulier voor het uitsluitingslogboek en de structuur van het codeboek.
    OPMERKING: Noteer elke afwijking van het steekproefinterval, het enquêtepunt, het tijdvenster of de opschortingsregel op dezelfde dag in het veldwerklogboek.

4. Neem de vragenlijst af en controleer de dagelijkse verslagen

1. Toon de pagina voor geïnformeerde toestemming voordat de vragenlijst begint. Vraag elke deelnemer om te bevestigen dat zij ten minste 18 jaar oud zijn, de toestemmingsverklaring hebben gelezen en vrijwillig instemmen met deelname.
2. Dien de vragenlijst toe via een elektronisch platform voor vragenlijsten op een tablet of op de mobiele telefoon van de deelnemer. Presenteer één item of één korte groep items per scherm en vereis een antwoord voor elk substantieel Likert-item.
3. Leg alleen de letterlijke betekenis van een woord of zinsnede uit als er om verduidelijking wordt gevraagd. Suggereer, impliceer of bevestig geen enkele richting van het antwoord.
4. Registreer de starttijd, eindtijd, voltooiingstijd, datum, meetpunt, tijdvenster en de code van de enquêteassistent. Verzamel geen vrije tekstcommentaren tijdens de formele vragenlijst.
   KONTROLEPUNT: Bevestig aan het einde van elke enquêtedag dat alle voltooide vragenlijsten de starttijd, eindtijd, het meetpunt, het tijdvenster en de code van de enquêteassistent bevatten.

5. Exporteer, screen en score de dataset

1. Exporte het ruwe vragenlijstbestand in .xlsx-formaat om 20:00 uur op elke enquête summarise dag. Benoem elk bestand volgens het formaat LongmenSurvey_raw_YYYYMMDD.xlsx en bewaar deze in een wachtwoordbeveiligde map die alleen toegankelijk is voor geautoriseerd studiepersoneel.
2. Houd een logboek van roltoewijzingen bij met gebruik van personeelscodes in plaats van namen. Registreer de personeelscode die verantwoordelijk is voor elke enquêtesessie, dagelijkse export, opslag van ruwe bestanden, het vergrendelen van ruwe bestanden, exclusiecodering, onafhankelijke screeningsverificatie, statistische analyse en de definitieve bevriezing van de dataset.
3. Voeg alle dagelijkse ruwe bestanden samen nadat de formele gegevensverzameling is beëindigd. Ken aan elke casus een uniek respondent-ID toe met het formaat LGV0001 tot LGV0480. Sla één onbewerkte masterfile op als LongmenSurvey_raw_locked.xlsx en noteer de vergrendeldatum, bestandsgrootte en SHA-256 checksum in het datamanagementlogboek.
4. Voer alle screening, scoring en analyse uit in gekopieerde werkbestanden. Bewerk het vergrendelde ruwe masterbestand niet.
5. Sluit casussen uit bij een gebrek aan geschiktheid, inclusief een leeftijd onder de 18 jaar, geen bezoek op dezelfde dag, een uitgesloten beroepsrol of herhaalde deelname op dezelfde dag. Sluit casussen uit die niet voldoen aan een van de attention-check items.
6. Sluit casussen uit die in minder dan 180 s zijn voltooid, casussen met hetzelfde Likert-antwoord over 15 of meer opeenvolgende inhoudelijke items, casussen met een standaarddeviatie lager dan 0,25 over alle inhoudelijke Likert-items en bevestigde dubbele casussen.
7. Beoordeel casussen die in meer dan 1.800 s zijn voltooid. Behoud een casus met een lange duur alleen als er geen sprake is van een attention-check fout, straight-lining, tegenstrijdigheid in geschiktheid, een dubbel responspatroon of een ander veldwerkprobleem.
8. Controleer op dubbele casussen aan de hand van inhoudelijke Likert-items, demografische variabelen, enquêtepunt, tijdvenster en voltooiingstijd afgerond op de dichtstbijzijnde seconde. Indien een volledige dubbelgang wordt gevonden, behoud dan de eerdere casus en sluit de latere casus uit.
9. Maak een exclusievariabele aan met de categorieën: geschiktheid aanwezig, gebrek aan geschiktheid, attention-check fout, snelle voltooiing, mislukte beoordeling bij lange duur, straight-lining, dubbele respons en ander veldwerkprobleem. Behoud alleen casussen die als geschikten zijn gecodeerd. Zet het veldwerk voort volgens dezelfde regels als er na screening minder dan 400 geldige casussen overblijven.
10. Voltooi de onafhankelijke screeningsverificatie vóór de constructscoring. De eerste beoordelaar past alle exclusieregels toe en de tweede beoordelaar controleert de geschiktheidsstatus, de resultaten van de attention-check, de voltooiingstijd, straight-lining, beslissingen over dubbelgangers en de definitieve exclusiecodes aan de hand van het vergrendelde ruwe bestand.
11. Codeer alle Likert-items van 1 tot 5. Pas omgekeerde codering toe op negatief geformuleerde items met: omgekeerde score = 6−originele score.
12. Codeer demografische en reisvariabelen, waaronder geslacht, leeftijdsgroep, opleiding, persoonlijk maandelijks inkomen, eerste bezoek, reiswijze, enquêtepunt en tijdvenster. Registreer alle coderingsregels in het codeboek.
13. Bereken de score voor elk construct als het rekenkundig gemiddelde van de behouden items en houd alle constructscores op de originele 1–5 schaal. Imputeer geen ontbrekende waarden op itemniveau, aangezien alle inhoudelijke items verplichte velden zijn.
14. Tabel 3 vat de regels voor geschiktheid, attention-check en kwaliteitsscreening samen die zijn toegepast vóór de constructscoring.
15. Tabel 4 presenteert de demografische codering, de codering van reisvariabelen, de regel voor omgekeerde codering, de codering van de exclusiestatus en het plan voor de berekening van de constructscore.
    CHECKPOINT: Ga pas over tot metingstesten nadat de definitieve analytische dataset ten minste 400 geldige vragenlijsten bevat, alle behouden casussen volledige constructscores hebben en de onafhankelijke screeningsverificatie is voltooid.

6. Beoordeel betrouwbaarheid, meetstructuur en het risico van common-method variance

1. Bereken Cronbach's alpha en de gecorrigeerde item-totaalcorrelatie voor elk construct met meerdere items. Beschouw Cronbach's alpha ≥0,70 als acceptabel. Beschouw Cronbach's alpha tussen 0,65 en 0,69 als marginaal betrouwbaar, enkel wanneer alle gecorrigeerde item-totaalcorrelaties ≥0,30 zijn en het verwijderen van geen enkel enkel item alpha met meer dan 0,03 verhoogt.
2. Behoud items met een gecorrigeerde item-totaalcorrelatie ≥0,30. Verwijder een item alleen als de gecorrigeerde item-totaalcorrelatie lager is dan 0,30 en de verwijdering Cronbach's alpha met ten minste 0,03 verhoogt. Markeer waargenomen drukte als marginaal betrouwbaar als de alpha na itembeoordeling tussen 0,65 en 0,69 blijft.
3. Voer een confirmatieve factoranalyse uit voor het negenfactor-meetmodel met gebruik van alle behouden inhoudelijke items. Rapporteer CFI, TLI, RMSEA, SRMR, het bereik van de gestandaardiseerde factorladingen, de samengestelde betrouwbaarheid en de gemiddelde geëxtraheerde variantie.
4. Beschouw het meetmodel als acceptabel wanneer CFI en TLI ≥0,90 zijn en RMSEA en SRMR ≤0,08 zijn. Behoud items met een gestandaardiseerde factorlading ≥0,50. Beoordeel elk item met een lading lager dan 0,50 of een grote residuele correlatie met een conceptueel vergelijkbaar item.
5. Beoordeel de discriminante validiteit met behulp van latent construct-correlaties en HTMT. Markeer construct-paren als HTMT de waarde 0,85 overschrijdt, of 0,90 voor conceptueel nabijgelegen constructen. Beoordeel CA, CW en RTB zorgvuldig als zij een overmatige latente overlap vertonen.
6. Vergelijk het negenfactor-model met een éénfactor-model als screening voor common-method-risico's. Voer de single-factor test van Harman alleen uit als beschrijvende screening en gebruik deze niet als bewijs dat common-method bias¹⁶ afwezig is.
7. Voer een explorerende factoranalyse alleen uit als secundaire diagnostiek voor item-clustering, met gebruik van principal axis factoring met oblimin-rotatie.
8. Tabel 5 vat de vooraf vastgestelde drempelwaarden samen die zijn gebruikt voor betrouwbaarheid, itembehoud, CFA-fit, discriminante validiteit, common-method-screening, correlatiebeoordeling, modeldiagnostiek, testen van indirecte effecten en sensitiviteitscontroles.
9. Rapporteer de volledige betrouwbaarheidsresultaten op itemniveau, gestandaardiseerde CFA-ladingen, samengestelde betrouwbaarheid, AVE-waarden, de HTMT-matrix, het éénfactor-vergelijkingsmodel en de explorerende diagnostiek voor item-clustering in Aanvullend Bestand 3.
   PAUSEPUNT: Stop na de meettesten als meer dan één construct een Cronbach's alpha onder 0,65 heeft, als CA, CW en RTB niet gescheiden kunnen worden in het meetmodel, of als enige HTMT-waarde de vooraf vastgestelde drempelwaarde overschrijdt.

7. Genereer beschrijvende diagnostiek en schat modellen

1. Bereken de frequentie en het percentage voor categorische variabelen. Bereken het gemiddelde, de standaarddeviatie, de mediaan, het minimum, het maximum, de scheefheid en de kurtosis voor alle constructscores.
2. Beschouw een absolute scheefheid onder 2,00 en een absolute kurtosis onder 7,00 als acceptabel voor de geplande modellen. Markeer een construct als meer dan 60% van de valide deelnemers dezelfde afgeronde responscategorie selecteert of als de standaarddeviatie lager is dan 0,50.
3. Bereken de Pearson-correlaties tussen de constructscores. Beschouw correlaties boven 0,70 als mogelijke redundantie van constructen en controleer de itemcodering, omgekeerde codering en de constructberekening opnieuw vóór het modelleren.
4. Standaardiseer continue constructscores en pas dummy-codering toe op categorische controlevariabelen. Gebruik leeftijdsgroep, geslacht, opleiding, maandelijks persoonlijk inkomen, eerste bezoek en vervoerswijze als controlevariabelen.
5. Schat drie regressiemodellen. Regresseer CA op HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW en controlevariabelen. Regresseer CW op HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA en controlevariabelen. Regresseer RTB op HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA, CW en controlevariabelen.
6. Noteer de gestandaardiseerde coëfficiënt, standaardfout, t-waarde, p-waarde, het 95% betrouwbaarheidsinterval, R², gecorrigeerde R² en de VIF voor elk regressiemodel.
7. Schat een padmodel volgens de constructvolgorde: site-gerelateerde predictoren → CA → CW → RTB. Test indirecte effecten van site-gerelateerde predictoren naar CW en RTB via CA, en van CA naar RTB via CW, met behulp van 5.000 bootstrap-steekproeven.
8. Rapporteer gestandaardiseerde directe effecten, indirecte effecten, totale effecten, bootstrap 95% betrouwbaarheidsintervallen en model-fit indices. Beschouw p <0,05 als statistisch significant en p-waarden tussen 0,05 en 0,10 als marginaal.
9. Beschrijf niet-significante paden niet als bevestigde effecten en leid geen mediatie af zonder toetsing van indirecte effecten.
10. Presenteer alleen de samenvattende meting en modeldiagnostiek in de hoofdtekst. Rapporteer de volledige correlatiematrix, regressiecoëfficiënten, schattingen van het padmodel, indirecte effecten en totale effecten in Aanvullend Bestand 3.

8. Beoordeel modeldiagnostiek en gevoeligheid

1. Bereken de variantie-inflatiefactor voor elke predictor in elk regressiemodel. Beschouw een VIF < 3,00 als acceptabel, inspecteer waarden tussen 3,00 en 5,00, en rechtvaardig elk behouden model met een VIF > 5,00.
2. Markeer gevallen met absolute gestandaardiseerde residuen groter dan 3,00. Bereken de afstand van Cook voor elk regressiemodel en markeer gevallen met een afstand van Cook groter dan 4/n, waarbij n het aantal geldige gevallen is dat in het model is opgenomen.
3. Beschouw een R² tussen 0,15 en 0,35 als plausibel voor cross-sectionele gegevens over bezoekersgedrag. Controleer de gegevens opnieuw als alle gehypothetiseerde paden significant zijn, alle gestandaardiseerde coëfficiënten 0,40 overschrijden, of als een R² 0,60 overschrijdt.
4. Herhaal de drie regressiemodellen na het verwijderen van gevallen met een voltooiingstijd langer dan 1.800 s, het uitsluiten van deelnemers aan georganiseerde groepstours, het herberekenen van constructscores met behulp van mediane itemscores en het uitsluiten van gevallen die zijn gemarkeerd door de afstand van Cook.
5. Herhaal het padmodel na het uitsluiten van gevallen die zijn gemarkeerd door de afstand van Cook.
6. Beschouw de resultaten als stabiel als de richtingen van de belangrijkste coëfficiënten ongewijzigd blijven en de belangrijkste significante of marginale paden in dezelfde richting blijven. Rapporteer elke wijziging in coëfficiëntrichting, het verlies van significantie of een grote wijziging in de gecorrigeerde R² in de representatieve resultaten.
7. Rapporteer de volledige resultaten van de sensitiviteitscontrole in Aanvullend Bestand 3.

9. Voer de analyse uit en archiveer de bestanden van de studie

1. Voer de datareiniging uit in gekopieerde werkbestanden en voltooi de statistische analyse met de R-versie en pakketversies die in de Tabel met Materialen staan vermeld.
2. Voer het analysescript uit met uitsluitend de gedeïdentificeerde valide dataset. Stel de random seed in op 20260401 vóór hersteekproeven, bootstrap-schattingen of sensitiviteitscontroles.
3. Sla de R-sessie-informatie op met sessionInfo() nadat het analysescript is voltooid.
4. Exporteer de gedeïdentificeerde valide dataset, het codeboek, het exclusielogboek, de samenvatting van het veldwerklogboek, het record van roltoewijzing, het analysescript, de sessie-informatie, de volledige modeloutputs en de brondata voor figuren en tabellen met behulp van de bestandsnamen die in het codeboek staan.
5. Verifieer dat de geëxporteerde bestanden de uiteindelijke valide steekproefomvang, constructiescores, betrouwbaarheidsresultaten, CFA-indices, HTMT-waarden, regressieschattingen, padmodel-schattingen, indirecte effecten en sensitiviteitscontrole-resultaten reproduceren.
6. Maak één studie-archiefmap aan nadat alle analyses zijn voltooid. Plaats de gedeïdentificeerde valide dataset, het codeboek, het exclusielogboek, de samenvatting van het veldwerklogboek, het record van roltoewijzing, het analysescript, de sessionInfo()-output, de volledige modeloutputs en de brondata voor figuren en tabellen in de map.
7. Bewaar de vergrendelde ruwe dataset gedurende 5 jaar na publicatie apart in versleutelde institutionele opslag. Plaats geen vergrendelde ruwe exportbestanden, door het platform gegenereerde identificatiekenmerken, IP-adressen, GPS-coördinaten, apparaatidentificaties, herkenbare veldnotities van personeel of potentieel identificerende vrije tekstinformatie in de studie-archiefmap.
8. Bevestig dat elke variabele in de gedeïdentificeerde dataset is gedefinieerd in het codeboek en dat elke uitgesloten case is gekoppeld aan één exclusiecategorie in het exclusielogboek. Registreer de archiefdatum, bestandsversie, bestandsgrootte en checksum voor de gedeïdentificeerde valide dataset in het datamanagementlogboek.
9. Deponeer het gedeïdentificeerde reproduceerbaarheidspakket in een permanent openbaar repository vóór de definitieve publicatie. Het pakket moet de gedeïdentificeerde dataset op itemniveau, de definitieve vragenlijst, de pagina voor geïnformeerde toestemming, de screeningsvragen, de aandachtcontrole-items, het codeboek, de samenvatting van het veldwerklogboek, het exclusielogboek, het datamanagementlogboek, het record van roltoewijzing, het analysescript, de sessie-informatie, de volledige modeloutputs en de brondata voor figuren en tabellen bevatten. Deponeer het pakket in Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.21640066).
10. Aanvullend Bestand 3 en Aanvullende Tabellen 1–7 bevatten het analysescript, de sessionInfo()-output, het werkboek met meetoutputs, het werkboek met modeloutputs, de resultaten van de sensitiviteitscontroles en de checklist voor brondata van figuren/tabellen.
    PAUZEPUNT: Deel geen enkel analytisch bestand totdat direct identificerende kenmerken, door het platform gegenereerde identificatiekenmerken, locatiegegevens, herkenbare notities van personeel en potentieel identificerende tekst zijn verwijderd.

Resultaten

Retentie van deelnemers en veldwerkprofiel

In totaal werden 480 vragenlijsten verzameld tijdens formeel veldwerk bij de Longmen-grotten. Na screening op geschiktheid en controles van de datakwaliteit bleven 430 vragenlijsten over voor analyse, wat neerkomt op een percentage geldige reacties van 89,6%. De uiteindelijke geldige steekproef overtrof de vooraf vastgestelde minimale vereiste van 400 geldige vragenlijsten. Uitgesloten gevallen betroffen personen die niet aan de geschiktheidseisen voldeden, mislukte aandachtcontroles, te snelle voltooiing, 'straight-lining' of bijna-invariante responspatronen, dubbele reacties en andere problemen tijdens het veldwerk. Wanneer een vragenlijst aan meer dan één uitsluitingscriterium voldeed, werd de eerst toepasbare protocolregel gebruikt als primaire uitsluitingscategorie. De screeningsstroom van 480 ruwe vragenlijsten naar 430 geldige gevallen is weergegeven in Figuur 2.

De behouden gevallen waren verdeeld over de drie geplande openbare enquêtepunten. Het uitgangsgebied voor bezoekers leverde 139 geldige gevallen op, de openbare rustplaats buiten de hoofdroute voor bezoekers leverde 146 gevallen op, en het servicegebied voor bezoekers nabij het transportknooppunt leverde 145 gevallen op. Eerstebezoekers waren verantwoordelijk voor 55,6% van de geldige gevallen, en terugkerende bezoekers voor 44,4%. Deelnemers aan georganiseerde groepstours waren verantwoordelijk voor 23,0%, wat onder de vooraf vastgestelde monitoringsgrens bleef. De verdeling van het veldwerk en het bezoekersprofiel worden weergegeven in Tabel 6.

Distributie van constructen en meetdiagnostiek

De constructscores vertoonden voldoende spreiding voor analyse. De gemiddelde scores varieerden van 3,258 tot 3,415 en de standaarddeviaties varieerden van 0,837 tot 0,892. Geen enkel construct vertoonde een sterk plafondeffect op basis van de vooraf vastgestelde spreidingscontroles. De waargenomen drukte werd in de oorspronkelijke richting behouden, waardoor een hogere score wees op een sterkere waargenomen drukte in plaats van een positievere bezoekerservaring.

Cronbach’s alpha varieerde van 0,699 voor waargenomen drukte tot 0,812 voor zelfgerapporteerd verantwoord reisgedrag. Alle constructen voldeden aan ofwel de acceptabele betrouwbaarheidsdrempel of de regel voor marginale betrouwbaarheid. Waargenomen drukte werd gerapporteerd als marginaal betrouwbaar omdat de alpha iets onder de 0,70 lag. Dit construct werd behouden omdat de gecorrigeerde item-totaalcorrelaties voldeden aan de drempelwaarde van het protocol en het construct noodzakelijk was om de bezoekersdruk op een erfgoedlocatie met een hoge bezoekersstroom weer te geven.

De bevestigende factoranalyse met negen factoren ondersteunde de geplande meetstructuur. De model fit-indices waren acceptabel: χ² (398) = 712,4, CFI = 0,932, TLI = 0,918, RMSEA = 0,043 en SRMR = 0,052. Gestandaardiseerde factorladingen varieerden van 0,56 tot 0,84. De waarden voor composiete betrouwbaarheid varieerden van 0,702 tot 0,842. De gemiddelde verklaarde variantie (average variance extracted) varieerde van 0,453 tot 0,575, waarbij de laagste waarde voorkwam voor waargenomen drukte.

Controles van de discriminante validiteit wezen niet op een ernstige overlap tussen constructen. De maximale HTMT-waarde was 0,642, wat onder de vooraf vastgestelde reviewdrempel ligt. De houding ten opzichte van natuurbehoud, de bereidheid tot natuurbehoud en het zelfgerapporteerde verantwoord reisgedrag bleven onderscheidbaar in het meetmodel. De eerste ongeroteerde factor verklaarde 18,7% van de totale variantie, wat onder de drempelwaarde van 40% voor common-method screening ligt. Dit resultaat werd uitsluitend als screeningsresultaat beschouwd en niet als bewijs dat common-method bias afwezig was. De sterkste correlatie tussen constructen bestond tussen de houding ten opzichte van natuurbehoud en de bereidheid tot natuurbehoud, r = 0,432, en geen enkel constructpaar overschreed de redundantiedrempel van 0,70. De belangrijkste meetdiagnostieken zijn samengevat in Tabel 7. De volledige betrouwbaarheidsresultaten op itemniveau, CFA-ladingen, CR, AVE, HTMT en inter-construct correlaties worden gepresenteerd in Aanvullende Tabel 1, Aanvullende Tabel 2, en Aanvullende Tabel 3.

Modeluitvoer en gevoeligheidscontroles

Het protocol leverde interpreteerbare resultaten op voor de regressie- en padmodellen zonder ernstige multicollineariteit. De drie regressiemodellen vertoonden een matige verklaringskracht. Het model voor de instelling ten aanzien van natuurbehoud had R² = 0.267 en een gecorrigeerde R² = 0.224. Het model voor de bereidheid tot natuurbehoud had R² = 0.333 en een gecorrigeerde R² = 0.292. Het model voor het zelfgerapporteerde verantwoord reisgedrag had R² = 0.275 en een gecorrigeerde R² = 0.228. Deze waarden vielen binnen het vooraf vastgestelde plausibele bereik voor cross-sectionele data over bezoekersgedrag.

Het padmodel volgde de geplande sequentie: locatiegerelateerde predictoren → conservationistische houding → bereidheid tot behoud → zelfgerapporteerd verantwoord reisgedrag. De model fit was acceptabel: CFI = 0.927, TLI = 0.904, RMSEA = 0.049, en SRMR = 0.041. De kernschattingen van de paden waren interpreteerbaar. De conservationistische houding was positief geassocieerd met de bereidheid tot behoud, β = 0.276. De conservationistische houding en de bereidheid tot behoud waren respectievelijk positief geassocieerd met het zelfgerapporteerd verantwoord reisgedrag, β = 0.232 en β = 0.271. Het indirecte effect van de conservationistische houding op het zelfgerapporteerd verantwoord reisgedrag via de bereidheid tot behoud was 0.075, met een bootstrap 95% BI van 0.036–0.122. De volledige regressiecoëfficiënten, padschattingen, indirecte effecten, totale effecten en model-outputbestanden zijn opgenomen in Aanvullend Bestand 3, Aanvullende Tabel 4, en Aanvullende Tabel 5.

De regressiediagnostiek wees niet op ernstige multicollineariteit. De VIF-waarden varieerden van 1,012 tot 1,422, wat onder de vooraf vastgestelde drempelwaarde van 3,00 ligt. Diagnostiek van invloedrijke waarden rechtvaardigde het niet om gevallen uit de primaire modellen te verwijderen. Gevallen die werden gemarkeerd door de afstand van Cook werden behouden in de primaire analyse en geëvalueerd in sensitiviteitscontroles.

De sensitiviteitscontroles bevestigden de stabiliteit van de resultaten van het protocol. Geen enkele geldige vragenlijst overschreed de drempelwaarde van 1.800 s voor de voltooiingstijd. De richtingen van de belangrijkste coëfficiënten bleven behouden nadat deelnemers aan georganiseerde groepsrondreizen waren verwijderd, nadat constructscores op basis van de mediaan waren gebruikt en nadat gevallen die door de afstand van Cook waren gemarkeerd, waren uitgesloten. Over de verschillende sensitiviteitsspecificaties varieerde de gestandaardiseerde coëfficiënt voor conservation attitude → conservation willingness van 0,261 tot 0,290, voor conservation attitude → self-reported responsible travel behavior van 0,198 tot 0,260, en voor conservation willingness → self-reported responsible travel behavior van 0,243 tot 0,298. De volledige resultaten van de sensitiviteitscontroles zijn opgenomen in Aanvullende Tabel 6.

Samenvatting van protocolresultaten

De workflow leverde een valide analytische steekproef op die boven de vooraf vastgestelde minimale steekproefvereisten lag, waarbij de ingevulde vragenlijsten waren verdeeld over alle geplande meetpunten. De behouden steekproef vertoonde variatie in de achtergrond van bezoekers en de wijze van reizen, en het aandeel van georganiseerde groepstours bleef binnen de monitoringsgrenzen. De meetcontroles ondersteunden het gebruik van scores op constructniveau: de meeste constructen voldeden aan de betrouwbaarheidsdrempel, de waargenomen drukte werd behouden als marginaal betrouwbaar, de negen-factor CFA vertoonde een aanvaardbare fit, en controles van de discriminante validiteit ondersteunden de scheiding tussen instelling ten opzichte van natuurbehoud, bereidheid tot natuurbehoud en zelfgerapporteerd verantwoord reisgedrag.

De modeluitvoer werd gebruikt om aan te tonen dat het protocol analyseerbaar en controleerbaar bewijsmateriaal over het bezoekersgedrag kon genereren. De resultaten van de regressie en het padmodel waren interpreteerbaar, de toets voor indirecte effecten was beschikbaar voor de geplande sequentie houding–bereidheid–gedrag, en de sensitiviteitscontroles veranderden de richting van de kernassociaties niet. Deze resultaten ondersteunen het procedurele gebruik van de workflow voor enquêtes onder bezoekers van erfgoedlocaties met minimale verstoring, in plaats van te dienen als direct observationeel bewijs van bezoekersgedrag. De gedeïdentificeerde dataset, vragenlijsten, ondersteunende studiedocumenten, het analysescript, de volledige modeluitvoer en de brondata voor alle figuren en tabellen zijn gedeponeerd in Zenodo (DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.21640066).

Figuur 1: Workflow-protocol voor de bezoekersenquête van de Longmen-grotten. De workflow toont de volgorde die in dit protocol is gebruikt, van de constructie van de vragenlijst, pilottesting, interceptie van bezoekers in openbare ruimtes, het afnemen van de vragenlijsten en het vergrendelen van ruwe data tot kwaliteitscontrole, constructiescore-bepaling, validatie van metingen, modelestimatie, sensitiviteitscontroles en archivering van het studiebestand. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 2: Screeningsstroom van de vragenlijsten voor de uiteindelijke analytische steekproef. Het diagram toont de overgang van 480 ruwe vragenlijsten naar 430 valide vragenlijsten na screening op geschiktheid, beoordeling van de aandachtcontrole, screening van de voltooiingstijd, detectie van 'straight-lining', inspectie op dubbele responsen en kwaliteitscontroles met betrekking tot het veldwerk. Uitsluitingen worden geteld op basis van de primaire reden voor uitsluiting wanneer er meer dan één waarschuwingsconditie aanwezig is. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Tabel 1: Constructkaart en vragenlijststructuur voor de bezoekersenquête van de Longmen-grotten. Deze tabel vat de constructdefinities, afkortingen, itemcodes, het aantal items, de scorerichting, de analytische positie en de bron of adaptatiebasis samen die zijn gebruikt om de bereidheid tot behoud bij bezoekers en het zelfgerapporteerde verantwoord reisgedrag te meten. De volledige bewoording van de items is opgenomen in Aanvullend Bestand 1. Alle inhoudelijke items werden gescoord van 1 = sterk mee oneens tot 5 = sterk mee eens. PC is behouden in de oorspronkelijke richting; een hogere PC-score duidt op een sterkere waargenomen drukte. Klik hier om deze tabel te downloaden.

Tabel 2: Veldwerkplanning en systematisch intercept-bemonsteringsplan. Deze tabel presenteert de formele gegevensverzamelperiode, openbare enquêtepunten, dagelijkse tijdvensters, bemonsteringinterval, doel voor ruwe monsters, minimale vereiste voor geldige monsters, monitoreringsbereiken voor bezoekerssamenstelling, opschortingsregels en variabelen voor veldwerkregistratie. Klik hier om deze tabel te downloaden.

Tabel 3: Regels voor geschiktheid, aandachtcontroles en kwaliteitscontrole. Deze tabel presenteert de geschiktheidscriteria, regels voor aandachtcontroles, drempelwaarden voor voltooiingstijd, regels voor straight-lining, controles op dubbele reacties, uitsluitingscodes en beslissingen over het behouden van gegevens die zijn toegepast vóór de scoreberekening van de constructen. Klik hier om deze tabel te downloaden.

Tabel 4: Plan voor variabelecodering en berekening van constructscores. Deze tabel definieert de coderingsregels voor respondent-ID, demografische variabelen, reisgerelateerde variabelen, enquêtegegevens, variabelen voor de aandachtcontrole, Likert-schaalitems, constructscores en uitsluitingsstatus. Alle constructscores blijven op de oorspronkelijke schaal van 1–5. Imputatie van ontbrekende waarden op itemniveau is niet toegepast, omdat alle inhoudelijke vragenlijstitems verplichte velden waren. Klik hier om deze tabel te downloaden.

Tabel 5: Vooraf gespecificeerde diagnostische drempelwaarden gebruikt vóór modelinterpretatie.Deze tabel rapporteert de drempelwaarden voor betrouwbaarheid, itemretentie, bevestigende factoranalyse, discriminante validiteit, common-method screening, distributiecontroles, correlatiereview, multicollineariteit, diagnostiek van invloedrijke gevallen, modelplausibiliteit, significantietoetsing en interpretatie van indirecte effecten. CFA = confirmatory factor analysis; CFI = comparative fit index;
TLI = Tucker-Lewis index; RMSEA = root mean square error of approximation; SRMR = standardized root mean square residual; CR = composite reliability; AVE = average variance extracted; HTMT = heterotrait-monotrait ratio; VIF = variance inflation factor. Klik hier om deze tabel te downloaden.

Tabel 6: Verspreiding van het veldwerk en demografische kenmerken van de valide steekproef. Deze tabel geeft een samenvatting van de verdeling van de valide vragenlijsten per meetpunt, tijdvenster, enquêteperiode, geslacht, leeftijdsgroep, opleiding, maandelijks persoonlijk inkomen, bezoekstatus en vervoerswijze. Percentages zijn berekend op basis van de uiteindelijke analytische steekproef, n = 430. Percentages tellen mogelijk niet op tot 100,0 vanwege afrondingen. Klik hier om deze tabel te downloaden.

Tabel 7: Samenvatting van de distributie van constructen, meetdiagnostiek, modeloutputs en sensitiviteitscontroles. Deze tabel vat de beschrijvende statistieken op constructniveau, Cronbach's alpha-waarden, CFA-fitindices, composiete betrouwbaarheid, gemiddelde geëxtraheerde variantie, HTMT, resultaten van de common-method screening, regressiemodel-fit, path-model-fit, testen van indirecte effecten, multicollineariteitsdiagnostiek en de stabiliteit van de sensitiviteitscontrole samen. Volledige betrouwbaarheidsresultaten op itemniveau, CFA-ladingen, de HTMT-matrix, inter-construct correlaties, regressiecoëfficiënten, padschattingen, indirecte effecten, totale effecten en outputs van de sensitiviteitscontrole zijn opgenomen in Aanvullend Bestand 3. HK = heritage knowledge; PHV = perceived heritage value; PA = place attachment; PMQ = pro-environmental message quality; PC = perceived crowding; FSW = facility and service support; CA = conservation attitude; CW = conservation willingness; RTB = self-reported responsible travel behavior. PC is behouden in de oorspronkelijke richting; een hogere PC duidt op een sterkere waargenomen drukte. Klik hier om deze tabel te downloaden.

Aanvullend bestand 1: Vragenlijst en toestemmingsmateriaal. Dit bestand bevat de definitieve vragenlijst, de pagina voor geïnformeerde toestemming, de vragen voor de screening van geschiktheid, de aandachtcontrole-items, het weergaveverslag van het vragenlijstplatform en het verslag van de pilotreview.Klik hier om dit bestand te downloaden.

Aanvullend bestand 2: Verslagen van veldwerk en databeheer. Dit bestand bevat het veldwerklogboekformulier, het register van roltoewijzingen, het databeheerlogboek, het exclusielogboekformulier en de structuur van het codeboek.Klik hier om dit bestand te downloaden.

Aanvullend bestand 3: Materialen voor analyse en reproduceerbaarheid.Dit bestand bevat de gede-identificeerde analysedataset, het analysescript, de sessionInfo()-output, resultaten van de betrouwbaarheid op itemniveau, CFA-outputs, de HTMT-matrix, de correlatiematrix tussen constructen, regressie-outputs, padmodel-outputs, indirecte-effect-outputs, resultaten van de sensitiviteitscontrole, het volledige werkboek met model-outputs en een checklist van de brondata voor figuren en tabellen.Klik hier om dit bestand te downloaden.

Aanvullende tabel 1: Beschrijvende statistieken op itemniveau en betrouwbaarheidsuitkomsten. Alle gecorrigeerde item-totaalcorrelaties waren ≥0.30. PC = waargenomen crowding.Klik hier om dit bestand te downloaden.

Aanvullende tabel 2: Gestandaardiseerde CFA-loadings, CR en AVE. CFA = confirmatieve factoranalyse; CR = samengestelde betrouwbaarheid; AVE = gemiddelde geëxtraheerde variantie.Klik hier om dit bestand te downloaden.

Aanvullende tabel 3: Inter-construct correlatiematrix. HK = erfgoedkennis; PHV = waargenomen erfgoedwaarde; PA = plaatsbinding; PMQ = kwaliteit van pro-milieuboodschappen; PC = waargenomen drukte; FSW = facilitaire en serviceondersteuning; CA = conservatiehouding; CW = conservatiebereidheid; RTB = zelfgerapporteerd verantwoord reisgedrag.Klik hier om dit bestand te downloaden.

Aanvullende tabel 4: Volledige regressie-outputs. Als controles zijn geslacht, leeftijdsgroep, opleiding, maandelijks persoonlijk inkomen, status van het eerste bezoek en vervoerswijze meegenomen. VIF = variantie-inflatiefactor.Klik hier om dit bestand te downloaden.

Aanvullende tabel 5: Uitkomsten van het padmodel en indirecte effecten. CA = conservation attitude; CW = conservation willingness; RTB = self-reported responsible travel behavior.Klik hier om dit bestand te downloaden.

Aanvullende Tabel 6: Gevoeligheidscontroles voor de belangrijkste modeluitkomsten. CA = conservation attitude; CW = conservation willingness; RTB = self-reported responsible travel behavior.Klik hier om dit bestand te downloaden.

Aanvullende Tabel 7: Controlelijst voor brondata van figuren en tabellen. Klik hier om dit bestand te downloaden.

Discussie

Dit protocol pakt een methodologisch probleem in het onderzoek naar erfgoedtoerisme aan: bezoekers kunnen in principe instemmen met erfgoedbescherming, maar hun gerapporteerde gedrag tijdens een bezoek wordt gelijktijdig gevormd door interpretatieboodschappen, routebegeleiding, drukte, facilitaire ondersteuning en conserveringsregels. Voor de Longmen-grotten behandelt het protocol zelfgerapporteerd verantwoord reisgedrag daarom niet als een losstaande uitkomst. Het plaatst site-gerelateerde percepties, conserveringshouding, bereidheid tot conservering en zelfgerapporteerd verantwoord reisgedrag binnen één gestandaardiseerde reeks veldonderzoeken. De belangrijkste bijdrage is procedureel in plaats van enkel inhoudelijk: het protocol koppelt interceptie in openbare ruimtes, het afnemen van anonieme vragenlijsten, vooraf gespecificeerde screening, constructiescoren, meetdiagnostiek, regressie- en padmodellering, sensitiviteitscontroles en reproductie-archivering in een vaste volgorde.

Het meetontwerp sluit nauw aan bij het werkelijke bezoek. De vragenlijst onderzoekt wat bezoekers hebben begrepen over de Longmen-grotten, hoe zij de waarde van de locatie inschatten, of zij zich ermee verbonden voelden, hoe zij beschermingsboodschappen interpreteerden, of zij hinder ondervonden van drukte, en of de faciliteiten en diensten hen hielpen om de site-regels te volgen. Deze sitespecifieke structuur geniet de voorkeur boven het uitsluitend vragen naar algemene milieu-betrokkenheid, omdat verantwoord gedrag op een erfgoedlocatie mede wordt gevormd door de betekenis die bezoekers aan die locatie toekennen en door hoe die betekenis tijdens het bezoek wordt geactiveerd. Recent erfgoedonderzoek heeft verantwoorde reacties van bezoekers op soortgelijke wijze gekoppeld aan authenticiteit, identiteit, hechting en erfgoedbetekenis, in plaats van deze te behandelen als losstaande persoonlijke eigenschappen^17,18. Het protocol maakt bovendien onderscheid tussen conservatiehouding, conservatiebereidheid en zelfgerapporteerd verantwoord reisgedrag. Conservatiehouding verwijst naar de overtuiging dat bescherming belangrijk is; conservatiebereidheid verwijst naar de bereidheid om conservatie-eisen te accepteren of te ondersteunen; zelfgerapporteerd verantwoord reisgedrag verwijst naar het gerapporteerde gedrag tijdens het bezoek. Dit onderscheid vermindert het risico om de goedkeuring van conservatie te beschouwen als gelijkwaardig aan gedragsmatige naleving.

De representatieve resultaten suggereren dat de meetstructuur werkbaar is zonder kunstmatig gladgestreken te zijn. De meeste constructen vertoonden een aanvaardbare interne consistentie, en de bevestigende factoranalyse, controles van de discriminante validiteit en screenings op gemeenschappelijke methode-effecten ondersteunden het gebruik van afzonderlijke constructscores. De waargenomen drukte bleef dicht bij, maar iets onder, de conventionele betrouwbaarheidsdrempel van 0,70. Dit moet niet simpelweg als een meetfout worden geïnterpreteerd. Drukte is een concrete, maar ongelijk ervaren conditie: bezoekers die tijdens een drukke periode door smalle kijkgebieden passeren, kunnen drukte anders beoordelen dan bezoekers die tijdens rustigere perioden arriveren of zich onafhankelijk bewegen. Door waargenomen drukte als een marginaal construct te behouden, blijft deze veldomstandigheid zichtbaar, in plaats van deze te verwijderen enkel om de betrouwbaarheidstabel overzichtelijker te maken. De logica van het padmodel helpt daarnaast bij het verduidelijken van de interpretatie van de representatieve resultaten. De kwaliteit van pro-milieuboodschappen kan bezoekers er eerst in helpen begrijpen waarom een regel belangrijk is en waarom naleving legitiem is, in plaats van het zelfgerapporteerde gedrag direct te beïnvloeden. Onderzoek naar erfgoedinterpretatie heeft op vergelijkbare wijze gesuggereerd dat interpretatie pro-milieureacties kan vormgeven via cognitieve en affectieve mechanismen¹⁹.

Het protocol identificeert daarnaast wat het niet meet. Bezoekers van de Longmen-grotten kunnen conservatie-informatie ontvangen via vaste borden, route-herinneringen, uitleg van gidsen, aanwijzingen van personeel, audiotours of digitale content, maar de huidige vragenlijst meet de algemene kwaliteit van de pro-environmentale boodschap in plaats van deze kanalen te scheiden. Toekomstige toepassingen zouden een module voor gids-gemedieerde of digitale interpretatie kunnen toevoegen, terwijl dezelfde screening-, score- en diagnostische sequentie behouden blijft. Onderzoek waarin culturele en natuurlijke Werelderfgoedlocaties worden vergeleken, laat zien dat de interpretatie door gidsen het pro-environmentale gedrag van toeristen kan beïnvloeden, hoewel de sterkte van deze relatie varieert per type locatie en bezoekerservaring²⁰. Drukte vereist een soortgelijke afbakening. Het protocol meet de waargenomen drukte, niet de objectieve dichtheid. Dit is passend voor een bezoekersvragenlijst, omdat waargenomen drukte het comfort, de aandacht en de bereidheid om regels te volgen kan beïnvloeden, maar het kan ruimtelijk-temporele crowdmonitoring niet vervangen. Studies naar bezoekersstromen en ruimtelijke distributie op Werelderfgoedlocaties tonen aan dat drukte directer kan worden onderzocht via bewegingspatronen en dichtheidsregisters²¹. Het enquêteprotocol dient daarom te worden beschouwd als één laag van bewijsvoering, en niet als een op zichzelf staande beoordeling van de draagcapaciteit.

Een ander sterk punt van het protocol is dat de dat screening plaatsvindt vóór de scoreberekening van de constructen en vóór de interpretatie van het model. Deze volgorde vermindert het risico dat de dataset wordt opgeschoond op basis van gewenste statistische resultaten. Sommige site-gerelateerde variabelen kunnen zwak of niet-significant worden in het uiteindelijke gedragsmodel, en sommige veldgevoelige constructen kunnen slechts een marginale betrouwbaarheid vertonen, maar dergelijke bevindingen worden behouden in plaats van als fouten te worden behandeld. Dit is belangrijk voor een protocolartikel, omdat de procedure in staat moet zijn om om te gaan met inconsistente velddata en niet alleen met een geïdealiseerd patroon. Het gebruik van zelfgerapporteerd verantwoord reisgedrag is praktisch, maar beperkt. Het maakt gegevensverzameling mogelijk via verschillende openbare enquêtepunten zonder bezoekers te hoeven volgen, gedrag te filmen of identificeerbare bewegingssporen vast te leggen. Zelfgerapporteerd pro-milieugedrag kan echter worden beïnvloed door sociale wenselijkheid, vooral wanneer het gedrag verbonden is aan publieke normen en morele verwachtingen. Recent toerismeonderzoek stelt dat dit risico moet worden beoordeeld op het niveau van specifieke gedragingen, in plaats van te worden behandeld als één uniforme bias over alle pro-milieumaatstaven²². Om deze reden zijn de RTB-items geschreven als concrete bezoekgedragingen, waaronder het volgen van borden en barrières, het vermijden van schadelijk contact met erfgoedoppervlakken, het verminderen van verstoringen en het correct weggooien van afval.

Het protocol is vooral van toepassing op erfgoedlocaties waar gestructureerd bewijs van bezoekers nodig is, maar waar geen gebruik kan worden gemaakt van intrusieve observatie, video-opnamen, bewegingsregistratie of identificeerbare gedragsmonitoring. Het kan worden aangepast aan andere culturele erfgoedinstellingen door de locatiespecifieke constructen, meetpunten, taalversies en beperkingen voor veldwerk te wijzigen, terwijl dezelfde kernvolgorde behouden blijft. De beperkingen moeten evenzo duidelijk zijn. Het is toegepast op één culturele erfgoedlocatie en gedurende één gedefinieerd gegevensverzamelingsvenster; seizoensgebonden veranderingen, drukte tijdens vakanties, routebeperkingen, weersomstandigheden, ticketregelingen, updates van de interpretatie en tijdelijke beheersmaatregelen kunnen de reacties van bezoekers beïnvloeden. De regressie- en padmodellen zijn transversaal, waardoor positieve associaties tussen instelling ten aanzien van conservatie, bereidheid tot conservatie en zelfgerapporteerd verantwoord reisgedrag niet als causale effecten moeten worden geïnterpreteerd. Wanneer het onderzoeksdoel is om te testen of een nieuwe interpretatieboodschap, bezoekersroutingsstrategie of beschermingsinterventie het feitelijke gedrag verandert, zouden veldexperimenten of quasi-experimentele veldstudies sterker bewijs leveren²³. Binnen deze kaders biedt het protocol een reproduceerbare manier om van on-site bezoekersinterceptie naar interpreteerbare resultaten te gaan, ter ondersteuning van een meer gefundeerde vraag: onder welke locatieomstandigheden wordt steun voor conservatie omgezet in bereidheid tot conservatie en zelfgerapporteerd verantwoord reisgedrag?

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel

Naam	Bedrijf	Catalogusnummer	Opmerkingen
car (Pakket voor regressiediagnostiek)	Comprehensive R Archive Network	versie 3.1–5	Wordt gebruikt om variantie-inflatiefactoren te berekenen en regressiediagnostiek te ondersteunen.
dplyr	Comprehensive R Archive Network	versie 1.2.1	Pakket voor datamanipulatie; gebruikt om geldige gevallen te filteren, variabelen om te coderen, uitsluitingscodes te maken, constructiescores te berekenen en veldwerk- en modelvariabelen samen te vatten.
Elektronisch vragenlijstplatform	Wenjuanxing, Changsha Ranxing Information Technology Co., Ltd., Changsha, China		Webgebaseerd platform; toegang via geregistreerd account; geraadpleegd in april–Mei 2026; Gebruikt voor het opstellen van de elektronische vragenlijst, het instellen van verplichte antwoordvelden, het invoegen van screenings- en aandachtsvragen, het genereren van de QR-code voor de enquête, het registreren van de voltooiingstijd en het exporteren van de ruwe responsen in .xlsx-formaat.
Tablet voor veldtoediening	Apple Inc., Cupertino, CA, USA		iPad, 10e generatie; 10,9-inch display; 64 GB; Wi-Fi-model; Gebruikt wanneer deelnemers de vragenlijst op een apparaat van het onderzoeksteam invulden op het punt van de enquête.
ggplot2	Comprehensive R Archive Network	versie 4.0.3	Pakket voor figuren en diagnostische plots; Gebruikt voor het voorbereiden van diagnostische plots en brongegevens voor figuren wanneer grafische statistische output vereist was.
lavaan	Comprehensive R Archive Network	versie 0,7–2	Pakket voor confirmatieve factorenanalyse en padmodel; gebruikt voor de negen-factor confirmatieve factorenanalyse, model-fit-indices, gestandaardiseerde factorladingen, padmodel en bootstrap indirecte effecten.
lm.beta	Comprehensive R Archive Network	versie 1.7–3	Gestandaardiseerd regressiepakket; Wordt gebruikt om gestandaardiseerde coëfficiënten te verkrijgen uit lineaire regressiemodellen.
Microsoft Excel	Microsoft Corporation, Redmond, WA, USA	2021	Wordt gebruikt voor de dagelijkse inspectie van ruwe bestanden, het benoemen van bestanden, het voorbereiden van het uitsluitingslogboek, het opstellen van het codeboek en de handmatige verificatie van .xlsx-exports.
openxlsx	Comprehensive R Archive Network	versie 4.2.8.1	Exportpakket voor spreadsheets; Gebruikt voor het exporteren van opgeschoonde datasets, codeboeken, uitsluitingslogboeken, betrouwbaarheidstabellen, correlatietabellen, regressie-outputs en tabellen voor sensitiviteitscontroles.
Toegang tot mobiele apparaten voor deelnemers	Door de deelnemer eigendom zijnde smartphone of tablet	Niet van toepassing	Gebruikt wanneer deelnemers de vragenlijst invulden door de QR-code te scannen of de link naar de enquête op hun eigen apparaat te openen.
psychologie	Comprehensive R Archive Network	versie 2.6.5	Pakket voor betrouwbaarheid en explorerende factoranalyse; gebruikt om Cronbach te berekenen’$\alpha$-coëfficiënt, gecorrigeerde item-totaalcorrelaties, beschrijvende statistieken, Kaiser-Meyer-Olkin-waarde, Bartlett’s-toets, exploratieve factoranalyse en Harman’een screening met één factor.
R statistische rekenomgeving	R Foundation for Statistical Computing, Wenen, Oostenrijk	versie 4.6.1	Gebruikt voor betrouwbaarheidstesten, meetdiagnostiek, beschrijvende statistiek, regressieanalyse, padanalyse, gevoeligheidscontroles en het exporteren van output.
readxl	Comprehensive R Archive Network	versie 1.5.0	Spreadsheet-importpakket; Gebruikt voor het importeren van .xlsx-ruwe data, codeboeken en exclusielogboeken in R.
semTools (hulppakket voor structurele vergelijkingsmodellen)	Comprehensive R Archive Network	versie 0,5–9	Wordt gebruikt om de samengestelde betrouwbaarheid, de gemiddelde geëxtraheerde variantie en HTMT-waarden te berekenen op basis van het gefitte meetmodel.