Child helplines: how social support and controllability influence service quality and well-being
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The authors investigate how employee social support impacts children’s perceptions of service quality of a child helpline chat service and the chatters’ immediate well-being. Specifically, the purpose of this study is to examine how action-facilitating support, nurturant support and emotional reflections influence the children and to test whether this impact varies depending upon the controllability of the issues discussed. Design/methodology/approach The authors develop hypotheses about the influence of social support and controllability on children’s perceived service quality and well-being. Chat conversations are coded on the social support given by the employee and the controllability of the issue. Questionnaires are collected to measure children’s service quality and well-being. Using structural equation modeling, hypotheses are tested with a sample of 662 children and chat conversations of a child helpline. Findings The study reveals that for children chatting about controllable issues, nurturant support and negative emotional reflections negatively influence the immediate well-being of these children. Positive emotional reflections positively influence immediate well-being. For children chatting about uncontrollable issues, nurturant support and negative emotional responses positively influence the perceived service quality. Originality/value This study contributes to the services marketing literature by broadening the current understanding of the impact of social support on children’s service quality perceptions and well-being, and by showing how this impact is moderated by the level of controllability of the issue discussed.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».