Modelling the quality of bus services by using factor analysis on urban bus satisfaction survey data: Case of IETT
Bibliographic record
Abstract
Hizmet kalitesi, 1980'lerden bu yana, önemli bir konu olarak değerlendirilmektedir.Kişiden kişiye farklılık gösterebildiği ve somut bir çıktı üretmediği için, hizmet kalitesinin ölçümü, ürün kalitesine kıyasla daha zordur.Hizmet kalitesinin değerlendirilmesi için, literatürde çok sayıda model geliştirilmiştir.Ulaştırma iş kolu, hizmet iş kolunun önde gelen bileşenlerinden birisidir.Toplu taşımanın kalitesinin arttırılması, kentlerin gelişiminde ve özel araç kullanımının toplu ulaşıma yönlendirilmesinde kuvvetli bir etkendir.Otobüs hizmetlerinin kalitesi, toplu ulaşımın kalitesinin ölçülmesine olanak sağlayan TS-EN 13816 Standardına göre tanımlanmıştır.İstanbul'da otobüsler için hizmet kalite ölçütleri belirlenmiş olup performansları sistematik bir şekilde ölçülmektedir.Bu çalışma kapsamında, otobüs hizmetlerinin kalitesinin değerlendirmek için, İETT tarafından internet üzerinden kullanıcılara uygulanan memnuniyet anketlerinin 2177 tanesinin sonuçları kullanılarak faktör analizi uygulanmış ve çoklu doğrusal regresyon modeli oluşturulmuştur.Ortaya çıkan 2 faktör incelendiğinde, kullanıcıların hizmete erişime, konfordan daha fazla önem verdikleri ortaya çıkmıştır.Ayrıca, kullanıcı anketlerinin sonuçları, hizmet sağlayıcıların görüşleri ile karşılaştırılmış, iki kesimin görüşü arasında yalnızca %1.733'lik fark gözlemlenmiştir.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".