Application of the New Importance–Performance Analysis Method to Explore the Strategies of Rural Outdoor Dining Experiences in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
Taiwan is an island where the city and nature combine to become the most beautiful open-air museum in the world, known as Formosa. With climate change and industrial development as the main changes in consumption behavior, the integration of ecology, the environment, and agriculture into food culture is gradually becoming valued in Taiwan. This study explores the quality of the rural outdoor dining experience in Taiwan; therefore, questionnaires were distributed to outdoor dining attendees from the north, central, south, and east, and we obtained 396 valid questionnaires. The rural outdoor dining satisfaction experience can be improved using the innovative New Importance–Performance Analysis (NIPA) model, which is based on the original IPA methodology but modified by the performance of the risk management judge. Additionally, we applied the zone of tolerance (ZOT) to evaluate the quality of priority and the importance–performance analysis (IPA) to make innovation decisions. The model also encourages decision-makers to consider environmental factors and customer feedback. It has not only been used to measure customer satisfaction, assess customer behavior, identify customer needs, and determine areas where quality needs to be improved, but it can also be used to measure the success of business decisions and identify potential areas for improvement. The results show that rural outdoor dining experiences in Taiwan have led to the development of a low carbon economy and a new business model for operators in order to follow the result of NIPA and develop service marketing strategies.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».