Boundary-breaking opportunities in service failure and recovery
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The service failure and recovery (SFR) research field has reached its maturity stage and is now at a critical juncture. There are growing calls for fresh perspectives and innovative approaches in SFR research to ensure its continued relevance and growth. The purpose of this paper is to identify boundary-breaking opportunities in SFR research by fundamentally challenging some of the central assumptions of the field. Design/methodology/approach This paper employs a unique “review of reviews” methodology to synthesise findings from 19 prior SFR reviews, complemented by an in-depth analysis of 116 primary articles published in the past five years. Findings This paper makes several contributions. First, it identifies and critically evaluates the central underlying assumptions of SFR, highlighting their inherent limitations in light of emerging conceptual and substantive developments. Second, it offers alternative perspectives that reframe these assumptions and open up new avenues for research. Third, within each alternative perspective, we propose specific research ideas that can benefit from further exploration. To develop the ideas, we build on recent conflicts and negative events in the marketplace. Our review of reviews approach also enables us to track how frequently such ideas have been proposed in prior reviews. Finally, the paper briefly discusses some methodological considerations for conducting more impactful research. Originality/value This paper leverages insights from prior SFR literature reviews and recent research and steeps into real-world marketing issues to challenge the central assumptions of the field and recommend future research avenues.
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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 | 0,051 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,024 |
| Communication savante | 0,017 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».