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Enregistrement W2080359907 · doi:10.5539/ijms.v5n5p64

Factors Which Affecting Customer Satisfaction in the Garment Industry of Bangladesh

2013· article· en· W2080359907 sur OpenAlexvenueno aff
Md. Alauddin, Saiful Islam Tanvir, Farjana Mita

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Marketing Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFactory (object-oriented programming)Product (mathematics)BusinessMarketingQuality (philosophy)ClothingProduction (economics)Service (business)Customer satisfactionEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contentment of customer on goods and services of industries are conscientious as the most imperative featureheading towards the competitiveness and accomplishment in global business pursuit. Bangladesh is the largestmanufacturer and exporter of global garments product. This manuscript is an endeavor en route for come acrossthe aspects which affecting purchaser satisfaction of garments industry of Bangladesh. The collision of differentvariables such as Quality of Product, Accepted Quality Level, Production Cost, On Time (Experienced)Shipment, Standard Lead Time, Measurement of Product Security, Proper Sampling, Service andCommunication with the Employee, Expertise of the Employee, and Referral of the Factory to customersatisfaction has been scrutinized. The cram has been predestined upon the prime data which is composed fromdifferent garments factories of Bangladesh situated in Dhaka, Narayngang, Gazipur, Tongi, Savar & EPZ etcwith the prearranged opinion poll. Data investigation was ended with SPSS software. The numericalinvestigation manner engaged inside this cram is Aspect Investigation. Following the scrutiny, it’s originated soas to the most customers of the garments industry of Bangladesh are more sentient about expertise of theemployee of the factory to tenacity their problem arose, Referral of the Factory, and Measurement of ProductSecurity Offered by the Factory, and Production Cost Offered by the Factory and Quality of ProductManufactured by the Factory.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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