MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2047715276 · doi:10.5539/ibr.v8n2p143

Guidelines for Developing Competencies of Travel Agent Manager: A Comparative Study of Thailand and Laos

2015· article· en· W2047715276 sur OpenAlexvenueno aff
Chaiyong Chaicharoenthaweekit, Krit Jarinto

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCompetency Development and Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowball samplingBusinessStatisticVariablesMarketingHospitalityKnowledge managementService (business)Variable (mathematics)Operations managementTourismComputer scienceGeographyStatisticsEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims to develop guidelines for developing the competency required by a travel agent manager in the leisure and hospitality industry in Thailand and Laos. The conceptual framework is consisted of independent variables (core competency, common competency, and managerial competency) and dependent variable (guideline for Developing the competency of the manager). The data is collected from two sources: 1) 128 travel agents in both Laos and Thailand, and 2) additional 142 responses which are derived from snowball sampling, total 270 samples. Questionnaire is used as the data collecting tool. Multi-Layer Perceptron (MLP), which is a type of neural network statistic, is used for analysis and interpreting the factors to order prioritize of factors. The MLP is a mathematic network model which replicates neural network and it is used for anticipating the pattern of variables. It can be used for single variable analysis and multivariate analysis to describe variable significance and to map the variable linear. The results suggest at least three significant indications for developing the competency of travel agent manager in Thailand and Laos. The findings also indicate that Thailand leisure and hospitality industry has focus on organizational culture development, change management, and self-management, while in Laos there is an emphasis on operation development, personnel administration, and product and service. This study shows what aspects of competency the managers of travel agencies in Thailand and in Laos are possessing and what are lacking. This helps the organizations to initiate the most suitable guideline for development the missing aspects. It can also be seen that both travel agencies in Thailand and in Laos do not pay sufficient attention on working competency nor strengthen their managers’ competency to cope with either domestic competition or the more intense competition within and out of ASEAN region.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,612
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,064 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Business ResearchMême sujetCompetency Development and EvaluationTravaux en français237 207