MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3032131471 · doi:10.1155/2020/4156298

An Application of Cluster Analysis Method to Determine Vietnam Airlines’ Ground Handling Service Quality Benchmarks

2020· article· en· W3032131471 sur OpenAlexvenueno aff
Tien-Chin Wang, Yen Thi Hong Pham

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueAviation Industry Analysis and Trends
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService (business)Service qualityBenchmark (surveying)Cluster (spacecraft)ExpatriateProductivityOperations researchRelation (database)Computer scienceBusinessTransport engineeringOperations managementMarketingEngineeringData miningEconomicsComputer networkGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper recommends that Vietnam Airlines use a pro-offered model to both evaluate and improve its current service network being operated at international airports. The model includes cluster analysis, ANOVA, and Scheffé post hoc to provide service performance insights and to serve as a complementary corporate benchmark for evaluating service potential and for identifying deficient service areas. By means of this model, the managerial board can designate a potent strategy for ground handling service. Additionally, the given model provides expatriate station managers with a clearer viewpoint of the localized productivity level as performed in relation to other airports concomitant within their own clusters.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,277 · 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'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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Advanced TransportationMême sujetAviation Industry Analysis and TrendsTravaux en français237 207