The impact of e-service quality on public trust and public satisfaction in e-government public services
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Responsive, timely, and friendly service quality plays a central role in shaping trust between the government and citizens. With the improvement of service quality, the public feels valued and heard, reinforcing the mutual trust relationship between the government and citizens. In this regard, technology-enabled service processes can streamline time and cost, while automation reduces the risk of human errors. Through web platforms or applications, the government can provide easier access for citizens to various services without the need to physically visit government offices. Good and quality public services are not only aimed at meeting the practical needs of the public but also play a role in shaping the mutual trust relationship between the government and citizens. Therefore, the concept of e-service quality, which encompasses the quality of services provided through electronic platforms, becomes crucial. The objective of this research is to explore the extent to which e-service quality can influence the level of public satisfaction. The research method employs a quantitative approach using primary data sources, where random sampling is applied as the sampling technique. The research respondents are citizens using digital public service platforms organized by the local government of Jakarta. The sample size used in this study is 262. The variables tested in this research involve e-service quality, public trust, and public satisfaction. In analyzing the data, this research utilizes SmartPLS 4 software. The analysis results show that e-service quality has a significant influence on the formation of public trust. Furthermore, findings indicate that e-service quality also significantly affects public satisfaction. However, the analysis results do not support the idea that public trust mediates the relationship between e-service quality and public satisfaction. This signifies that while public trust directly contributes to public satisfaction with public services, other unmeasured factors also play a role in shaping public perceptions and 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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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