Parameters Influencing Citizens’ Levels of Satisfaction: Soft Indicators of ‘Good Governance’
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies highlighted the importance of soft indicators (e.g., quantitative sociological survey) influencing citizen satisfaction towards municipal service quality. Citizen satisfaction assessments have raised concerns over numerous independent parameters such as gender, age, and education on satisfaction levels toward administrative performance. It is also crucial to underline that the application of sociological survey for improving service quality is not well understood by municipal officers or scholars. To obtain substantial combined multiple indicators of service quality, it seems rationale to reconnoitre numerous parameters of citizen satisfaction and quantitatively investigate impacts of independent variables (e.g., gender, age, education) on corresponding satisfaction levels by using some advanced statistical tools. In this sociological assessment, a targeted population was constructed of Bangkok Metropolitan administration (BMA) stakeholders (n = 38,500), which are as follows: -       Bangkok residents in 50 districts under the governance of BMA -       Board committee, executive directors and general staff of 27 BMA offices This multiple dimensional analysis sociological survey data indicates that gender, age, and education play some important roles in governing municipal citizen satisfaction levels. Overall, the knowledge of relationship between citizen satisfaction levels and independent parameters can enhance the service quality of municipal administration.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».