AVALIAÇÃO DO REL - APLICATIVO DE RELACIONAMENTOS COM OS CLIENTES SEGMENTADOS DO BANCO DO BRASIL, NA REGIÃO DA ÁGUA VERDE EM CURITIBA-PR
Notice bibliographique
Résumé
To recognize and identify the real necessities of the employees in the use of an application to minimize the possible imperfections, indispensable factor to get a market advantage increasing the expectations of the customers and the organization, consequently, searching performance improvements. The subject in this work mentions evaluation to make for the employees of the Green Water, quarter agency, in Curitiba-Parana, on the REL – it was applicated to the customers relationships of the Banco do Brasil. The present study has as objective to evaluate the application of its use, where we look for to identify the main proportionate benefits for its use, which information are more used by the employees, to identify the main strong and weak points of the application, and possible special assessments. The work is presented of descriptive form, telling resulted of research got through the instrument of collection of data. The research is qualitative and was carried through with 15 employees of the Green Water agency. The study was a research, therefore it has the intention to develop concepts that they aim to the elaboration of necessary problems or intentions of future research, also classified as a former-post study fact, a time that it looked to discover facts of relationships between the 0 variable, after the phenomenon in study have already occurred.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».