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Enregistrement W4318701597 · doi:10.47405/mjssh.v8i1.2058

Pengukuran Kualiti Perkhidmatan: Penilaian Penyedia Kemudahan Sukan Bagi Pembangunan Atlet Majlis Sukan Negeri

2023· article· id· W4318701597 sur OpenAlexaff
Azlina Zid, Siti Aishah Wahab, Siti Fadhilah Abdul Hamid, Mustakim Hashim, Hajar Asmidar Samat, Mohd Helme Basal, Hasnul Faizal Hushin Amri

Notice bibliographique

RevueMalaysian Journal of Social Sciences and Humanities (MJSSH) · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Islamic Studies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi MARA
Mots-clésGeneral educationPhysicsHumanitiesPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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