The Study of the Training Platform towards Thailand’s International Airlines Cabin Crew during the Pandemic of Covid-19
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has put the airline business in a challenging position. It is one of the leading businesses with tremendous impacts from the pandemic. Although international airlines confront difficulties returning to typical situations, they still need to provide their cabin crew the training courses because they must always be ready to return to work. This study aimed to explore international airline cabin crew’s needs, problems, and experiences of training platforms during the pandemic of COVID-19. The key informant of five cabin crew was selected from the international airlines in Thailand. An interview approach was used to collect the data using an in-depth interview form which was then analyzed using content analysis. The findings revealed 1) the organization should identify the characteristics of trainers when conducting during the pandemic, 2) the organization should set the appropriate climate for online training classes during the pandemic, 3) the organization should clarify the differences between theoretical class and practical class during the pandemics, 4) the organization should learn from the difficulties in conducting the online training class during the pandemics, 5) the organization should identifying the difference between conducting theoretical class and practical class, 6) the organization should take it to the next level, and 7) everyone in the organization should consider it as the new normal in life as the cabin crew. The study summarized, then proposed the findings of the overall cabin crew’s needs, problems, and experiences of training platforms during the pandemic of COVID-19.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».