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Enregistrement W26240210 · doi:10.1542/peds.2015-1108

ANALISIS PENGEMBANGAN MODEL INTERAKSI LAYANANRUMAH SAKITSTUDI EMPIRIS DI RUMAH SAKIT UMUM DAERAH AMBARAWA

2001· dissertation· en· W26240210 sur OpenAlexfundno aff
Vissia Nitaviyana

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2001
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Satisfaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésLoyaltyPsychologyPromotion (chess)Service (business)Structural equation modelingSocial psychologyBusiness administrationHumanitiesAdvertisingBusinessMarketingPolitical scienceMathematicsArtStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Chandon (1996), asserts that service encounter will give superiority and will impact the repetition purchase and promotion by any way to spread the positive information mouth by mouth. In his study, Chandon (1996) tried to explore any attributes influencing the service encounter between consumer and service provider. This study improved a perfected service encounter model by examining the impact of service encounter to the loyalty. To answer the question in this study, it was developed a model which seven hypothesis that would be examined. Data from 100 respondents from Rumah Sakit Umum Daerah Ambarawa was analyzed with Structural Equation Model (SEM) analysis by using AMOS 4.0 program. The result of this study are: understanding patient positively affected service encounter; courtesy positively affected service encounter; security positively affected service encounter; understanding patient positively affected trust; trust positively affected service encounter; service encounter positively affected loyalty and trust positively affected loyalty. Recent study also related the result with theoretical and managerial implication. Limitation of this study and future agenda can be used as a reference by next researchers. ABSTRAKSI Chandon (1996) menyatakan bahwa interaksi yang balk akan memberikan suatu keunggulan dan akan berpengaruh dalam pengulangan pembelian dan promosi dengan penyebaran informasi positif dari mulut ke mulut. Dalam penelitiannya, Chandon (1996) mencoba menggali beberapa atribut yang mempengaruhi interaksi Iayanan antara konsumen dengan penyedia jasa. Dalam penelitian ini dikembangkan model interaksi Iayanan yang telah disempurnakan yaitu menguji pengaruh interaksi layanan terhadap loyalitas pasien. Untuk menjawab penelitian ini dikembangkan tujuh hipotesis yang akan diuji. Data berasal dad 100 responden di Rumah Sakit Umum Daerah Ambarawa dengan menggunakan analisis SEM pada program AMOS 4.0. Hasil dad penelitian ini adalah: Kemampuan Memahami Pasien berpengaruh secara positif terhadap interaksi Iayanan; keramahan berpengaruh secara positif terhadap interaksi layanan; kemampuan memberi rasa aman berpengaruh secara positif terhadap interaksi layanan; kemampuan memahami berpengaruh secara positif terhadap kepercayaan; kepercayaan berpengaruh secara positif terhadap interaksi layanan; interaksi Iayanan berpengaruh secara positif terhadap loyalitas dan kepercayaan berpengaruh secara positif terhadap loyalitas. Akhir dari penelitian ini juga menghubungkan antara basil penelitian dengan implikasi teoritis dan manajerial. Keterbatasan penelitian dan agenda penelitian mendatang dapat dijadikan referensi bagi peneliti selanjutnya.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,002

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,375 · 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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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