Antecedentes da lealdade de clientes empresariais no contexto ebancos: modelo teórico e proposiçoes de pesquisa
Notice bibliographique
Résumé
Este estudo baseia-se na teoria do marketing de relacionamento e tem como foco a compreensao do processo de formacao de relacionamentos entre empresas e clientes. Realizou-se uma revisao conceitual dos antecedentes da lealdade em contextos e setores diversos, na literatura de marketing, e propos-se um modelo que devera ser testado no setor de bancos. Quais variaveis influenciam a lealdade de clientes empresariais a bancos? Estes sao influenciados apenas por variaveis cognitivas? A principal conclusao advinda da literatura e contemplada nas proposicoes e que variaveis emocionais podem influenciar as respostas comportamentais de clientes a bancos, com precedente no estudo empirico desenvolvido por Barnes (1997), no Canada. Propoe-se um modelo em que o construto lealdade e a variavel dependente, e emocoes, qualidade do relacionamento com o gerente, satisfacao, confianca, comprometimento afetivo, custos de mudanza e dependencia como variaveis dependentes. Ao final do trabalho sao apresentadas as sugestoes para pesquisas futuras, em diferentes contextos
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».