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Record W2460181184 · doi:10.22403/uqroomx/typ17/04

Análisis de la satisfacción del visitante de cruceros desde las perspectivas evaluativa y emocional

2015· article· es· W2460181184 on OpenAlexaff
María de Jesús Moo Canul, Ángel Quintero Sánchez, Vanessa Liliana Velázquez Domínguez, Tania Delgado Hernández

Bibliographic record

VenueRevista Teoría y praxis · 2015
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicCruise Tourism Development and Management
Canadian institutionsSt. Thomas Hospital
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

El concepto satisfacción del consumidor puede analizarse desde diversas perspectivas, incluyendo la medición de la calidad de los servicios, la cual es útil para determinar las estrategias que deben emplearse para lograr la satisfacción del cliente (Brown y Swartz, 1989; Parasuraman, Zeithaml y Berry, 1989; Rudie y Wansley, 1985; Thompson, DeSouza y Gale, 1985, cit.por Cronin y Taylor, 1992).Es decir, "la entrega de mayores niveles de calidad del servicio es la estrategia que, cada vez más, se ofrece como una clave para que los esfuerzos de los proveedores de servicios los posicionen más eficazmente en el mercado" (Cronin y Taylor, 1992: 55).Las organizaciones deben buscar la manera de saber qué es lo que los clientes realmente necesitan; en este sentido, tanto Jacksons como Anderson y Narus (1991, cit.por Garbarino y Johnson, 1999) afirman que "las organizaciones deben analizar las posiciones que simultáneamente podrían necesitar en la comercialización transaccional y relacional, ya que no todos los clientes quieren la misma relación de trabajo" (p.70).Para responder a este requerimiento de información, las organizaciones recurren a distintos métodos y procedimientos para medir la satisfacción de los clientes, considerando que "los árbitros definitivos de la satisfacción son los propios clientes" (Hill, Brierley y MacDougall, 2001: 9); razón por la cual, también sostienen estos autores, "solo en los niveles más elevados de satisfacción del cliente existe una fuerte correlación entre lealtad y satisfacción " (2001: 11).Una encuesta que mida la satisfacción del cliente puede proporcionar datos muy precisos y resaltar las áreas en las que los clientes están menos contentos, pero no puede resolver los problemas, mejorar el servicio ni aumentar la satisfacción de aquellos (Hill, Brierley y MacDougall, 2001: 12).Por lo tanto, para construir la marca del destino, resulta importante analizar diferentes modelos de medición de la satisfacción del turista, además de examinar la satisfacción respecto de los principales sectores que se ven beneficiados por la actividad turística.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.029
Threshold uncertainty score0.057

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.363
Teacher spread0.333 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2015
Admission routes1
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