The role of chef competency in driving process innovation, product innovation, knowledge communication, and restaurant performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Restaurants currently receive numerous government incentives for opening their businesses, as they can absorb labor and contribute to generating substantial taxes. The success of a restaurant business is achieved through product innovation and service processes provided to customers. The study aims to investigate the relationship between chef competence and restaurant performance, focusing on knowledge communication, restaurant menus, and process innovation. The results of data collection in the provinces of the Special Region of Yogyakarta, Central Java, and East Java amounted to 115 restaurant businesses. Researchers collected data by direct distribution and using Google Forms. Data processing was conducted using SmartPLS 4 to address all research hypotheses. The results showed that chef competency has a significant impact on process innovation, product innovation, and communication of knowledge. Restaurants have implemented process innovations that have a significant impact on increasing product innovation by 0.357, knowledge communication by 0.316, and restaurant performance by 0.218. Restaurant innovation of product occurs, which cannot have a significant impact on communication of knowledge, but has a significant impact on restaurant performance by 0.322. The chef's ability to effectively communicate knowledge can have a significant impact on restaurant performance. The research results provide practical contributions for restaurant managers to maintain an environment that facilitates knowledge sharing between senior and junior chefs, thereby promoting menu and process innovation that meets restaurant standards.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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