MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3000044635 · doi:10.1504/ijpqm.2020.10026184

Evaluating bikesharing service quality: a case study for BIXI, Montreal

2020· article· en· W3000044635 sur OpenAlexaffabout
Anjali Awasthi, Mukesh Verma

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Productivity and Quality Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueService and Product Innovation
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSERVQUALService qualityComplaintBusinessCustomer satisfactionReliability (semiconductor)MarketingService (business)Quality (philosophy)EmpathyPublic transportAdvertisingPsychologyEngineeringTransport engineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public transportation is vital to city's economy and public health. It has always been an important part of human life, which has aided not only in travel time savings but also giving a medium of leisure and health in more ways than one. In this paper, we address the subject of bikesharing with focus on customer satisfaction and quality. A SERVQUAL-based approach is proposed to measure bikesharing service quality. Five dimensions namely tangibility, reliability, empathy, assurance and responsiveness are investigated. A questionnaire study with users of bikesharing service called BIXI in Montreal is conducted. Three hundred and thirteen responses are received. SERVQUAL and compliment/complaint analysis is done to identify areas of improvement or negative gaps where customer perceptions are lower than expectations. Suggestions to cover these service quality gaps are provided.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,269
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,156 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Productivity and Quality ManagementMême sujetService and Product InnovationTravaux en français237 207