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考虑用户满意度的弹性微电网优化经济运行
提出了一种微电网极端条件下系统恢复能力的优化模型，该模型综合考虑灾前预防和灾后恢复，由以用户满意度为目标的上层优化模型和以经济运行与恢复能力最优为目标的下层优化模型组成。提出了一种融合惯性权重和Lévy飞行等策略的混合Pelican算法。与测试函数的数值比较验证了所提算法具有更好的求解精度和收敛速度。针对小概率、高破坏性的场景进行了仿真实验，并与其他算法进行了比较，证明了所提算法在解决微电网最优经济运行与恢复能力问题上具有更强的优越性。
灵活供应链管理实践对客户满意度的影响
进行研究的唯一原因是知道灵活的供应链管理实践对客户满意度的影响。在这项研究中进行的不同文献评论强调了客户满意度对供应链实践产生了影响。在这项研究的重点是制造商领域。这项研究本质上是定量的，数据是通过近端问卷收集的。样本量设置为250。进行描述性分析，可靠性测试，相关性和回归测试进行研究。在进行研究中接受了所有假设。研究结果表明，灵活的SCM实践对客户满意度的乐观和显着关系。在每个组织中，供应链管理实践并非严重。要研究此主题，我将表明灵活的供应链管理实践对客户满意度有很大的影响。
智能酒店技术对客人满意度和忠诚度的影响：用户
这项研究通过检查酒店客人的看法和经验来调查智能酒店技术对客人满意度和忠诚度的影响。通过在配备智能技术的332位客人的样本中，进行了具有部分最小二乘（SEM-PLS）分析的结构方程建模，以探索用户能力，可感知的易用性，可感知的有用性，满意度和忠诚度之间的关系。结果表明，用户能力显着影响客人对智能酒店技术的好处和便利性的看法。此外，正如客人的看法所反映的那样，采用过程显着影响满意度和忠诚度水平。这些发现强调了了解用户观点和市场准备的重要性，以成功实施智能酒店的技术。该研究的含义扩展到了智能酒店经理，强调了确保用户能力和准备就绪，以最大程度地利用技术的潜在收益。此外，这项研究有助于开发一个了解智能酒店顾客忠诚度的综合模型，并为增强数字旅游时代的客人体验提供了新颖的以用户为中心的观点。关键字智能酒店技术；客人满意度；忠诚;用户能力
DIO 住宿客户满意度追踪调查 2021/22 年第四季度
1.22 不到五分之二 (39%) 的客户对 DIO SD Accommodation 听取他们的意见并采取行动感到满意，而同样比例 (38%) 的客户表示不满意。本季度，客户对 DIO SD Accommodation 听取他们的意见并采取行动的满意度比 21/22 年第三季度 (37%) 高出 2 个百分点，与 12 个月的滚动平均值 (39%) 相同。
供应链薪酬仍然很高，但工作满意度下降 - rbl.ms
尽管过去一年平均薪资略有下降，但供应链专业人员的薪水仍高达六位数。然而，高薪并不总能保证工作满意度。在 CSCMP 的《供应链季刊》第四次年度薪资调查（与 CSCMP 以及我们的姊妹刊物 DC Velocity 联合进行）的 610 名受访者中，总体工作满意度下降至 85%，较上一年略有下降。虽然该研究没有深入探讨下降的原因，但值得注意的是，超过四分之三 (77%) 的受访者还表示，他们在过去三年中承担了额外的工作职责。但这并不是说他们对这个职业感到失望。尽管职责增加且工作满意度下降，95% 的受访者仍表示，他们会向进入就业市场的年轻人推荐供应链职业。
对意识形态和政治教育对学生学习满意度的影响的定量分析
摘要：在中国，意识形态和政治教育目前是各学院和大学教授改革的热门方向，但是需要发展适当的教学评估方法。这项研究涉及对意识形态和政治教育，学生学习满意度和教学质量之间复杂关系的初步调查的迫切需求。本研究通过设计一组量表，收集约3800个问卷来研究教学和意识形态和政治教育质量对学生满意的影响。利用结构方程建模（SEM）和定性访谈，这项研究表明，教学质量直接影响学生的学习满意度以及意识形态和政治教育。值得注意的是，意识形态和政治教育也会影响学生的学习满意度。这些发现强调了在评估课程中包括意识形态和政治教育评估的重要性。这项研究有助于在不断发展的教育实践的背景下进行有效的教学评估方法对话。
经济增长与幸福能否兼容？日本的福利改革与生活满意度
经济增长能否改善人类的命运取决于具体条件。我们重点研究日本。20 世纪 90 年代，日本从经济高速增长、福利停滞的模式，转变为经济温和增长、福利不断提高的模式。我们讨论同期的政策改革，分析福利的变化。特别是，我们评估了福利提高的相关因素是否与改革预期一致。我们将 Blinder-Oaxaca 分解法应用于世界价值观调查数据。结果表明，老年人、父母和妇女（改革的主要目标群体）的生活条件的改善与福利提高相关。这一证据与社会安全网可以使经济增长与福利持续提高相兼容的假设一致。
人机协作：人工智能委派对人类任务绩效和任务满意度的影响
最近的研究提出了人工智能 (AI) 模型，该模型可以学习决定是否对任务实例进行预测或通过考虑双方的能力将其委托给人类。在使用人工合成或与上下文无关的人类预测的模拟中，委托可以帮助提高人机团队的绩效——与人类或 AI 模型单独完成任务相比。然而，到目前为止，当人类意识到 AI 模型将任务实例委托给他们时，他们如何表现以及他们如何看待任务仍不清楚。在一项有 196 名参与者的实验研究中，我们表明，无论人类是否意识到委托，任务绩效和任务满意度都会通过 AI 委托得到提高。此外，我们认为人类自我效能水平的提高是这些绩效和满意度提高的潜在机制。我们的研究结果提供了初步证据，表明允许 AI 模型承担更多的管理职责可以成为工作场所人机协作的有效形式。
福祉，学术自我效能和学术主要满意度之间的关系 -
摘要简介：由于财务需求和个人发展目标，兼职工作在大学生中很常见。虽然它提供了好处，但它对学生福祉，学习成绩和主要满意度的影响尚不清楚。这项研究深入研究了兼职工作，福祉，学术自我效能感和对主要选择的满意度之间的复杂联系，旨在通过对这些因素有更深入的了解来改善学生的支持。方法：本研究分析了282名在测量和选择他们后有兼职工作的学生。用于模型分析，使用了PLS-SEM软件，而SPSS软件则用于描述性统计和比较分析。结果：在参与者中，有67.4％的学生是女性，而32.6％的学生是男性。有22.7％的新生，37.2％的大二学生，28.0％的大三和12.1％的老年人。这项研究表明，学术主要满足感受到心理健康和学术自我效力的影响；学术自我效能受到心理健康的影响。此外，学术自我效能感是心理健康和学术主要满意度之间的调解人。此外，父母收入可能是影响学生学术自我效能感的一个因素。讨论：我们的发现提供了更多关于心理健康，学术自我效能和学术主要满意度之间关系的证据。为了最大程度地提高学生的学术自我效能感和学术上的主要满足感，学校必须优先考虑学生的心理健康。