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Enregistrement W3004779182 · doi:10.3390/su12031184

Analyzing the Online Reputation and Positioning of Airlines

2020· article· en· W3004779182 sur OpenAlexaboutno aff
Ayat Zaki Ahmed, Manuel Rodríguez Díaz

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReputationKey (lock)BusinessMarketingQuality (philosophy)Service (business)Service qualityThe InternetVariable (mathematics)Computer scienceAdvertisingComputer securityWorld Wide WebMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to propose a methodology to define the positioning of airlines in terms of their online reputation measured with quantitative variables and applied in the airline industry. Reviews shared on the Internet give key information about service quality and value as perceived by customers. To carry out the empirical study, we obtained the information available on TripAdvisor about airlines in Europe, the USA, Canada, and other countries in America, differentiating also between airlines that follow a low-cost strategy and those that do not apply it. The results show that there is a significant difference in key service quality variables between airlines in the different geographical areas studied on the one hand, and the low-cost strategy applied on the other. The variables to be used to conduct the positioning analysis in the airlines are determined. They also show that the methodology has relevant practical implications and provides tools to further develop research related to the online reputation and strategic positioning of airlines.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
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 savante0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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