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Enregistrement W2744094435 · doi:10.5539/mas.v11n9p1

Employee Performance and Quality Management in the Tourism Sector (Case Study of Human Resources Management – Employee Performance)

2017· article· en· W2744094435 sur OpenAlexvenueno aff
Burhan M Awad Al-Omari, AlaEldin Mohammad Hasan Awawdeh, Main Naser Alolayyan

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOrganizational and Employee Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismBusinessMarketingQuality (philosophy)Hospitality management studiesService (business)Service qualityCompetition (biology)Hospitality industryVariety (cybernetics)HospitalityHuman resourcesCompetitive advantageQuality managementManagementEconomicsComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The subject of quality is at the forefront of strategic plans for any business organization and institution to offer tourist services in the field of hotels. This becomes one of the priorities due to competition in reaching to the largest possible segment of customers. This is the need of time for the organization to master in quality, competencies and expertise in a variety of fields. The problem is how to manage quality for outstanding application in the service sector, tourism and hospitality by improving process and customer satisfaction.This paper focuses on five stars hotel of the city of Aqaba, Jordan. The importance of this approach in general and tourism organization particular is very high. This study presents the descriptive analysis, limitation and treatment of change that represented by service diminution's. The importance of total quality management in the tourism sector is well understood. The study presents the managerial art that is applied in one of five star hotels as a 1st degree of associate mixed company (Aqaba Hotel – Jordan). And I hope that the research modestly contribute to the performance of hotel organizations to meet the competitive challenges.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,002
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,244 · 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.

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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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