DEMAND MANAGEMENT AND PRODUCTION CAPACITY IN SERVICE SECTOR MSMEs IN BATAM CITY
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to find out what methods Irepairgo MSMEs use in accepting the request process, how Irepairgo MSMEs in handling service requests that increase in a period to remain effective and timely, Irepairgo MSMEs demand patterns, and the advantages of Irepairgo MSMEs from other MSMEs. This research uses qualitative methods by using several interview and observation techniques. The results showed that the performance of the iRepair Go MSMEs compared to the iRepairgo MSMEs increased in the second quarter of each year. It can be seen from the demand graph for services from iRepairgo appears to have increased and improved from the 3rd quarter of 2020 to the 2nd quarter of 2021 before experiencing a slight decline again in the 3rd quarter of 2021 and rising again in the 4th quarter of 2021. It is also suspected that demand was helped to rise after consumers and enthusiasts of products from Apple were able to get the Apple products they wanted through the iBox online store (PT. Data Citra Mandiri), which is one of the licensees as the first distributor of Apple products in Indonesia, and was then followed by one of the subsidiary of PT. Mitra Adiperkasa Tbk (MAP group), namely Digimap, which is also the official distributor of Apple products.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».