Webcare in België en Canada\nCrisisresponsstrategieën en human presence in reacties van hotels op klachten
Bibliographic record
Abstract
Sinds de komst van Web 2.0 maken reizigers steeds meer gebruik van electronic word of mouth om hun positieve en negatieve ervaringen met anderen te delen. Door online media kunnen klachten snel over het internet worden verspreid, waardoor een groot publiek kan worden bereikt. Een klacht kan problematisch zijn voor een bedrijf wat bedrijven ertoe aanzet webcare toe te passen. Webcare kan de negatieve invloed van online klachten beperken of tot een positief einde laten komen. Hierbij kunnen verschillende crisiscommunicatie en human presencestrategieën worden toegepast. In dit onderzoek is onderzocht hoe de reacties op klachten van Belgische en Canadese hotels van elkaar verschillen, omdat Hofstede (1984) aangeeft dat de landen erg van elkaar verschillen qua culturele dimensies power-distance, uncertainty avoidance en long term orientation. Uit de resultaten is gebleken dat Belgische en Canadese hotels niet veel van elkaar verschillen wat betreft human presence. Wel is gebleken dat Belgische hotels vaker een aanvallende houding naar hun gasten aannemen en de klachten van hun klanten minimaliseren, terwijl de Canadese hotels sneller geneigd zijn hun excuses aan te bieden en aangeven de gast nog een keer te willen verwelkomen.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.005 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".