Notice bibliographique
Résumé
The main objective of the present study was to identify and prioritize the factors which were influential on bank customers' preferences in choosing Ayandeh Bank among the state and private banks in Tehran.To this end, an analysis of books, papers and researches in the literature revealed 37 factors as the primary factors that were influential.Population was all the customers of Ayandeh Bank in Tehran.The sample chosen from this population comprised of 267 customers via Cochran technique; random stratified sampling was used for the sampling purpose.A questionnaire was used as an instrument for the collection of the influential factors of choosing Ayandeh Bank.Results obtained from the factor analysis showed that all the 37 factors were considered to be affecting the issue under study and they were categorized into 6 categories.Results of Friedman test indicated that the item 'few number of bank' accusations had the highest frequency of being preferred among the other items of the first category.The most frequently preferred item in the second category was 'keeping customers' security.It was the 'low interest rate of loans' in the third category and 'having bank website' was the highest chosen item in the fourth category.Item 'appropriate location' was mostly chosen in the fifth category, and finally in the sixth category, 'good proportion of the number of bank locators and number of customers' had the highest preference of customers in choosing Ayandeh Bank among all the state and private banks by the customers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,953 | 0,963 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».