Outsourcing to Online Food Delivery Services: Perspective of F&B Business Owners
Notice bibliographique
Résumé
Purpose - There are two main purposes for this study. The first aims to provide a comprehensive review on the past literature review on outsourcing in the foodservice business sector by identifying the commonalities and filling in the gaps. The second purpose is to contribute to the limited research works that cover this field of study. Design/methodology/approach - This study adopted a qualitative research method with data collected through physical interviews with F&B business owners based on their knowledge, attitudes, perspectives, and needs on outsourcing to online food delivery services. Findings - In most research works, motivators, trends, risk, benefits, and relationships are discussed. The research on business owner's perspective in relation to outsourcing food delivery service is found to be scarce. The findings in this research work suggests that there are three main driven factors to the business ownersâ behavioural intention to outsource food delivery service to third-party online food delivery service provider. These factors are listed as increase of revenue, wider customer reach and expand customer base. The findings propose that business owners should consider and pay close attention to the changes in the consumer preference as it still remains dynamic, if they want to remain competitive in the foodservice industry. On top of that, this research work also provides insights and recommendations to third-party online food delivery service providers. This is one of the few research works that study the determining factors for restaurant businesses to outsource to online food delivery service providers. Practical implications - The continuous and drastic changes in the restaurant business reflects the worthiness for further researches considering the booming potential in the foodservice industry where online delivery service is taking up a big part of the market share. In order to reduce cost and maximise profit, many restaurants are asserting effort in outsourcing to online food delivery service providers. It may be difficult for business restaurant owners to explore the opportunities or challenges associated with the outsourcing to online food delivery service in the existing studies and literature. This study identifies the areas that are less explored in the literature, in the views of restaurant business owners. Originality/value - This study is a first attempt to organise the outsourcing literature with the view of restaurant business owners using non-statistical and in-depth analysis in exploring the contents of the studies in a new approach.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».