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Enregistrement W3027258171 · doi:10.5267/j.msl.2020.5.029

Service strategy based on Tri Kaya Parisudha, social media promotion, business values and business performance

2020· article· en· W3027258171 sur OpenAlexvenueno aff
Ni Nyoman Kerti Yasa, I Gusti Ayu Ketut Giantari, Made Setini, Wayan Gde Sarmawa, Putu Laksmita Dewi Rahmayanti, Ida Bagus Agung Dharmanegara

Notice bibliographique

RevueManagement Science Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessPromotion (chess)Service (business)Social mediaProcess managementMarketingComputer scienceBusiness administrationWorld Wide WebPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In addition to implementing the hybrid business strategy, Small Medium Enterprises (SMEs) in Bali also accommodate the values of local wisdom in Bali.One of the values of local wisdom in Bali is called Tri kaya Parisudha (TKP).The aim of this study is to determine the effect of service strategies based on TKP and social media promotion on business value and the impact on SME business performance in SMEs.AMOS-based Structural Equation Modeling (SEM) is the analysis technique used to examine the hypotheses in this study using a sample consists of 105 people.The results show that (1) TKP-based service strategy has a positive and significant effect on business performance; (2) Social media promotion has a positive and significant effect on business performance; (3) TKP-based service strategy has a positive and significant effect on business value; (4) social media promotion has a positive and significant effect on business value; (5) business value has a positive and significant effect on business performance.The theoretical implications from this research is that the application of service strategy based on TKP and social media promotion is a business strategy that is very important to improve the value of the businesses and to improve their performance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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