REFINING THE SERVICE ORIENTATION SCALE (SOS-22) FROM INSIDE THE CANADIAN LODGING SECTOR
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this study is to validate and refine, as appropriate, the Service Orientation Scale in the unique context of the Canadian lodging sector, while exploring demographic differences expressed by respondents. Design – The study is based on Groves’ 34-item service orientation scale developed for the hospitality industry. Online self-administration questionnaires were completed by 348 hospitality employees. Methodology/Approach – Confirmatory factor analysis revealed extensive loading issues in Groves’ three-factor model, while also surfacing problems with item inclusion in the four-factor model presented by Kim et al. (2003). Subsequent exploratory factor analysis led to the creation of an improved 22-item service orientation scale (SOS-22). Findings – This research significantly refines the multidimensional employee service orientation scale into a scale that balances the detail of the dimensions with the parsimony of the scale design. The richness of the construct is maintained as the measures span four dimensions: organizational support, service under pressure, customer orientation, and customer relations. As recruiting and retaining employees in the hospitality industry remains a major challenge, the SOS -22 model can be used to improve employee-organization fit at the recruitment stage and help organizations find talent that will improve the customer experience and achieve organizational goals. Originality of the research – The paper demonstrates improved modelling of the service orientation scale (SOS-22) over past iterations that struggles with replication with results both valid and reliable. This research uncovers novel results in the lodging sector of the hospitality industry, while surfacing demographics differences in service orientation, both by gender and job level, missing from earlier studies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».