MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2394734898 · doi:10.1177/0020852315618018

The mystery shopper: a tool to measure public service delivery?

2016· article· en· W2394734898 sur OpenAlexaff
Steve Jacob, Nathalie Schiffino, Benjamin Biard

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Administrative Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic sectorAccountabilityPublic relationsCustomer satisfactionPrivate sectorService delivery frameworkBusinessQuality (philosophy)Service (business)MarketingPolitical scienceEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Originally the exclusive preserve of the private sector, the mystery shopper technique is increasingly being used in the public sector. In the wake of the reforms to modernise the state, accountability and performance-monitoring exercises are on the rise. They focus, in particular, on service quality and user-customer satisfaction. The article makes a twofold contribution to this topic: methodological and substantive. First of all, the article undertakes a scoping review of the literature on the mystery shopper. This review makes it possible to present the mystery shopper technique and its use in the public sector. For this bibliometric study, a sample of 34 papers was analysed. Second, the article offers a summary of the research into the mystery shopper technique, its potential and its limitations. Points for practitioners This article describes the use of the mystery shopper technique in the public sector. The areas for which mystery shopper surveys are commissioned are relatively limited, most being undertaken in the health sector. However, the scoping review emphasises the potential importance of mystery shopping for the purposes of the evaluation. As such, investigating other areas can be very interesting and promising for the public authorities. We also observe from this literature review that the challenges identified during mystery shopper studies can be overcome.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations33
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Review of Administrative SciencesMême sujetCustomer Service Quality and LoyaltyTravaux en français237 207