Corporate image and service quality: Evidence from Indonesia Mass Rapid Transport
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This research aims to identify the factors, including service quality, corporate Image, and perceived Value, that contribute to Mass Rapid Transit Jakarta's customer satisfaction. Mass Rapid Transit is a mass transportation that has become necessary due to the prevalence of private automobiles in Jakarta. This study employs a descriptive quantitative methodology using a survey of 165 Mass Rapid Transit passenger respondents and descriptive statistical analysis and modeling with the Structural Equation Modeling-Partial Least Square. The results showed that the Quality of Service has a positive effect on passenger satisfaction, the corporate image does not affect passenger satisfaction, the perceived value has a positive contribution to passenger satisfaction, and the Quality of Service has a positive effect on the perceived value. Furthermore, the corporate image positively contributes to perceived value, service quality positively affects customer satisfaction mediated by perceived values, and the corporate image does not affect passenger satisfaction mediated by perceived value. Therefore, mass Rapid Transit Jakarta needs to make various innovations to improve service quality mediated by service quality dimensions that refer to service quality. In addition, the human capital of service officers at Mass Rapid Transit Jakarta needs to be improved in terms of Quality and competency so that passengers' opinions of the service staff are more favorable, increasing both perceived value and customer satisfaction.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle