Examining the Influence of Service Recovery Satisfaction on Destination Loyalty: A Structural Equation Modelling
Notice bibliographique
Résumé
Total tourists’ holiday experiences to a certain extent are affected by their experiences staying at a hotel. Although service providers strive for “doing it right” the first time, but service failures are inevitable in the hospitality industry. Most service providers usually undertake to recover the service failure, through efforts such as giving explanation, compensations and apology, when service failures occur. The main aim of this research is to explore the drivers of service recovery satisfaction among foreign tourists. Therefore, the primary focus of this research is to empirically test the performance of a pre-developed service satisfaction measurement in the hotel industry. The paper proposes a structural model of service recovery satisfaction on destination loyalty. Randomly-selected respondents from the population of international tourists departing from international airports were selected to be involved in the study. Initially, exploratory factor analysis (EFA) was performed to test the factorial validity of constructs. Confirmatory Factor Analysis (CFA), using AMOS, was used to test the goodness of the proposed hypothesised model designed to measure the performance of the identified factors as being attributed of service recovery satisfaction and destination loyalty. The results supported the proposed model: service recovery satisfaction has a significant influence on destination loyalty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».