Fostering Service Excellence through Listening: What Hospitality Managers Need to Know
Notice bibliographique
Résumé
Amid the “noise” created by increased use of computers and other technology, the ability to listen takes on increasing importance for hospitality employees. Listening is essential in the course of delivering personal, customized service. A survey of eighty-three hospitality managers found the highest agreement with the statement that effective listening is vital to business success. For hospitality organizations, that success is tightly linked to the quality of service produced by employees. At the same time, survey respondents gave their lowest agreement to the statement that most members of their organization listen well. Listening is the foundation of two organizational processes essential to service delivery, one involving the accurate exchange of information and the other facilitating the development of strong relationships. Employees who are good listeners have a willingness to listen and an awareness of their own listening ability (although that may be overestimated). While developing listening competencies is not easy, it is possible for managers to improve their service employees’ listening abilities through modeling effective listening and offering training that is then augmented in the workplace—all the while improving service delivery. In addition to the rapid pace of the hospitality industry and interference from technology, one other barrier to effective listening is the diversity of employees and guests. Not only cultural differences, but also gender and age differences influence listening styles and effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».