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Enregistrement W4405794464 · doi:10.5267/j.uscm.2024.10.003

Linking the role of supply chain service, collaborative governance and multiple stakeholder participation in the immigration services quality

2024· article· en· W4405794464 sur OpenAlexvenueno aff
Budy Mulyawan, Koesmoyo Ponco Aji, Anna Erliyana, W Wilonotomo, Sri Kuncoro Bawono, Rita Kusuma Astuti, Arief Febrianto

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessStakeholderCorporate governanceImmigrationQuality (philosophy)Supply chainCollaborative governanceService qualityService (business)Process managementMarketingPublic relationsFinancePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this digital era, collaborative management is needed to improve service quality and be supported by multiple stakeholder participation to provide optimal service. This research aims to investigate the role of collaborative governance in the quality of immigration services and the role of numerous stakeholder participation in the quality of immigration services. Investigate the correlation between supply chain service and service quality. This research method uses a quantitative method approach, research data was obtained by distributing online questionnaires via the Google Form platform. The questionnaire is designed to contain statement items on a Likert scale of 1 to 7. A 7-point Likert scale can minimize measurement errors and be more precise. The Likert scale used in this research is (1) strongly disagree, (2) disagree, (3) quite disagree, (4) Neutral, (5) quite agree, (6) agree, (7) Strongly agree. The respondents for this research were 567 senior employees of the immigration department in Indonesia who were determined using a simple random sampling method. Research data analysis uses the partial least squares (PLS) structural equation modelling (SEM) approach with data processing tools using SmartPLS 4.0 software. The variables in this research are the dependent variables, namely collaborative governance, and multiple stakeholder participation and the dependent variable is the quality of immigration services. The stages of data analysis are validity testing, reliability testing and significance testing of hypothesis testing. Based on the results of the analysis and discussion that have been presented in this research, this research uses the Partial Least Square (PLS) method for data analysis, it can be concluded as follows, it is concluded that collaborative governance has a positive and significant relationship to the quality of immigration services, multiple stakeholder participation has a positive and significant relationship to the quality of immigration services. Supply chain service has a positive and significant relationship with service quality. Implementing collaborative governance can encourage improvements in the quality of immigration services. Implementing multiple stakeholder participation can encourage improvements in the quality of immigration services.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,244 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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