Modelling the quality of bus services by using factor analysis on urban bus satisfaction survey data: Case of IETT
Notice bibliographique
Résumé
Hizmet kalitesi, 1980'lerden bu yana, önemli bir konu olarak değerlendirilmektedir.Kişiden kişiye farklılık gösterebildiği ve somut bir çıktı üretmediği için, hizmet kalitesinin ölçümü, ürün kalitesine kıyasla daha zordur.Hizmet kalitesinin değerlendirilmesi için, literatürde çok sayıda model geliştirilmiştir.Ulaştırma iş kolu, hizmet iş kolunun önde gelen bileşenlerinden birisidir.Toplu taşımanın kalitesinin arttırılması, kentlerin gelişiminde ve özel araç kullanımının toplu ulaşıma yönlendirilmesinde kuvvetli bir etkendir.Otobüs hizmetlerinin kalitesi, toplu ulaşımın kalitesinin ölçülmesine olanak sağlayan TS-EN 13816 Standardına göre tanımlanmıştır.İstanbul'da otobüsler için hizmet kalite ölçütleri belirlenmiş olup performansları sistematik bir şekilde ölçülmektedir.Bu çalışma kapsamında, otobüs hizmetlerinin kalitesinin değerlendirmek için, İETT tarafından internet üzerinden kullanıcılara uygulanan memnuniyet anketlerinin 2177 tanesinin sonuçları kullanılarak faktör analizi uygulanmış ve çoklu doğrusal regresyon modeli oluşturulmuştur.Ortaya çıkan 2 faktör incelendiğinde, kullanıcıların hizmete erişime, konfordan daha fazla önem verdikleri ortaya çıkmıştır.Ayrıca, kullanıcı anketlerinin sonuçları, hizmet sağlayıcıların görüşleri ile karşılaştırılmış, iki kesimin görüşü arasında yalnızca %1.733'lik fark gözlemlenmiştir.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».