Gestión de la felicidad y satisfacción del turista en Ecuador
Bibliographic record
Abstract
La gestión de la Felicidad o Hapiness Management es una práctica empresarial actual, que pone énfasis en la faceta humana del trabajador y en apoyar su bienestar; como resultado, la empresa se beneficia de contar con personal motivado, comprometido y leal; manifestándose una mayor calidad en su servicio, lo que deviene en un incremento de la satisfacción del cliente. El presente artículo aborda la gestión de la felicidad desde la posibilidad de su uso como recurso para mejorar la satisfacción del turista, y constituye un aporte al volumen actual de estudios referentes al Happiness Management. El artículo se elaboró mediante un método exploratorio, a partir de fuentes bibliográficas y documentales, tomando como referentes a diversas investigaciones en el ámbito de la felicidad en el contexto empresarial. Se observó que, tomando en cuenta los modelos de competitividad y las dimensiones de calidad para el turismo, la Gestión de la Felicidad es un recurso que podría tener un fuerte impacto en varios ámbitos, no solo en atención al cliente, sino en la capacidad de respuesta, en la confianza del cliente, en la reducción del ausentismo y abandono laboral, y en la imagen que el turista se forma de un servicio turístico, entre otros aspectos que reflejarían una satisfacción elevada en el turista.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".