Pengukuran Kualiti Perkhidmatan: Penilaian Penyedia Kemudahan Sukan Bagi Pembangunan Atlet Majlis Sukan Negeri
Notice bibliographique
Résumé
Kualiti perkhidmatan dan kemudahan sukan dalam sesebuah organisasi sering dikaitkan dengan kesempurnaan dan kepuasan. Kemudahan sukan yang lengkap untuk kegunaan atlet dalam persediaan menghadapi kejohanan akan meningkatkan kepuasan dan prestasi ke tahap yang lebih baik. Justeru, kajian ini bertujuan mengenalpasti kualiti perkhidmatan dan kemudahan sukan yang sediakan oleh Pihak Berkuasa Tempatan (PBT) bagi program pembangunan sukan prestasi tinggi Majlis Sukan Wilayah Persekutuan (MSWP). Kajian ini menggunakan kaedah tinjauan yang melibatkan 147 responden atlet yang dipilih secara persampelan rawak. Data dari instrumen SERVQUAL (service quality) dan tahap kepuasan dianalisis menggunakan statistik deskriptif. Hasil dapatan menunjukkan kualiti responsif adalah paling tinggi dengan skor min M=3.82, SD=0.833. Manakala kualiti empati menunjukkan skor min paling rendah iaitu M=3.36, SD=0.819. Hasil dapatan kepuasan atlet terhadap kualiti kemudahan sukan yang disediakan oleh pihak PBT pula menunjukkan tahap sederhana dengan skor min M=3.66, SD=0.924. Hasil kajian ini diharapkan dapat membantu pihak pengurusan MSWP membantu PBT menambahbaik kualiti perkhidmatan dan kemudahan sukan bagi memastikan atlet mencapai prestasi cemerlang pada masa hadapan.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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; 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 ».