قياس أثر تدريب الموارد البشرية على التميز في أداء الخدمة " دراسة تطبيقية على خدمات الضيافة الجوية بالطيران العماني "
Notice bibliographique
Résumé
إن النشاط التدريبي للشركات التي تعمل في مجال الطيران, والنقل الجوي له خصوصية, يتميز بها عن النشاط التدريبي للشركات التي تعمل في مجالات أخرى ، ويرجع السبب في ذلك إلى أن التدريب, يعتبر أحد الركائز التي تمنح على أساسها المنظمة الدولية المسئولة عن إصدار التشريعات, والقوانين الملزمة لهيئات الطيران المدني, ومقرها في مدينة منتريال بكندا تراخيص العمل لشركات الطيران, وذلك في حالة وفائها بالمتطلبات الخاصة بالسلامة الجوية للطائرة ومن عليها . ومن هنا وجب الاهتمام بالموارد البشرية, وذلك من خلال عدم الربط بين تحديد الاحتياجات التدريبية, والبرامج التدريبية المقدمة لأفراد الضيافة الجوية, وبين احتياجات تحقيق التميز في أداء الخدمة على طائرات الطيران العماني . ويهدف هذا البحث إلى دراسة وتحليل السياسات التدريبية لأفراد الضيافة الجوية لتحديد نواحي الضعف والقصور بها, وكذلك العمل على وضع مقترحات, وتوصيات, تهدف إلى زيادة فعالية النشاط التدريبي من أجل تحقيق التميز في أداء الخدمة على طائرات الطيران العماني . Training of air companies differ from the training of other companies that work in other fields. This is because raining is one of the bases upon which the international organization, based in Montréal, Canada, issues licenses, rules and regulations for civil aircraft authorities to ensure safety of passengers. This is why there care must be taken of human resources by dissociating the needs and programs of the training offered to air hosts from the requirements to achieve distinguished service performance on Omani aircrafts. This research aims to study and analyze training policies of air hosts for defining and overcoming the weaknesses, applying the suggestions and recommendations that aim to increase the efficiency of the trainings which lead to peculiar performance of Omani air service.
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 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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».