Koulutus verkkokaupan toimintoihin kosmetiikkamyymälän työntekijöille
Notice bibliographique
Résumé
Tämän työn tarkoituksena oli parantaa L’Occitane Nordic AB, Suomen sivuliikkeen verkkokaupan toimintaa niin asiakkaan kuin työntekijöiden näkökulmasta. Työ sisältää suunnitelman L’Occitane Nordic AB, Suomen sivuliikkeen verkkokaupan toimintojen kouluttamisesta Helsingin myymälän työntekijöille. Koulutuksen tavoitteena on parantaa asiakkaan kokemusta kyseisestä verkkokaupasta. Koulutus suunniteltiin Helsingin myymälän työntekijöille, koska verkkokauppatilauksien käsitteleminen tapahtuu kyseisessä myymälässä. Myymälätyöntekijöille ei ole aiemmin pidetty erillistä koulutusta verkkokaupan toiminnoista, vaan tiedot ja käytännöt on siirretty työntekijöiden välillä työn ohella. \n \nTeoriaosuudessa käydään läpi verkkokauppaa, perehdyttämistä, kouluttamista ja materiaalin luomista perehdytystä ja koulutusta varten. Toiminnallinen osuus eli koulutuksen suunnitelma tehtiin perehdyttämisen ja kouluttamisen teorian pohjalta. Liitteinä tässä työssä ovat koulutukseen liittyvät kyselyt, tarkistuslista ja koulutussuunnitelma sekä materiaalit työntekijöille. Koulutusmateriaali on koottu työn ohella opituista tiedoista sekä fi.loccitane.com ja matkahuolto.fi -sivustoilta. Suunnitelman pohjalta koulutus voidaan toteuttaa ja näin saadaan parannettua työntekijän ja asiakkaan kokemusta verkkokaupasta.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,027 |
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 ».