MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3039963638 · doi:10.5267/j.msl.2020.6.036

Analysis of quality of Alms service to satisfaction and compliance paying alms in academic environment

2020· article· en· W3039963638 sur OpenAlexvenueno aff
Ira Murweni, Nanang Fattah, Kusnendi Kusnendi, Mokh Adib Sultan

Notice bibliographique

RevueManagement Science Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural and Educational Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLembaga Pengelola Dana PendidikanUniversitas Pendidikan Indonesia
Mots-clésService qualityCompliance (psychology)BusinessService (business)Quality (philosophy)Customer satisfactionMarketingOperations managementPsychologyEconomicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to determine the impact of applying the principles of Good Corporate Government on the quality of alms services and measure the effect of these service standards on the compliance and satisfaction of alms services for alms payer (muzzaki). The method used in this research is Structural Equation Modeling (SEM) model measurement test with simple random sampling technique and the data is processed using AMOS 22 software. The benefit of this research is to find out whether the application of the principles of Good Corporate Government is able to influence compliance and muzzaki satisfaction in paying their alms obligations so that alms management organizations can find out what factors need to be considered in optimizing their participation in fulfilling their alms obligations with full awareness.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueManagement Science LettersMême sujetCultural and Educational StudiesTravaux en français237 207