El principal objetivo de la investigación fue analizar la calidad del servicio de las cajas rurales de ahorro y crédito e investigar su influencia en la lealtad de los clientes en el sector microfinanciero peruano. Se utilizó la técnica de la encuesta donde se recopilaron datos de 385 clientes a través del cuestionario mediante el muestreo aleatorio simple. La metodología se realizó mediante Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM) y para evaluar el modelo teórico se optó por la técnica de análisis de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS) mediante el software Smart PLS 3.3.2. El hallazgo reveló que las estimaciones obtenidas para el modelo tienen un impacto significativo en la lealtad de los clientes en las cajas rurales de ahorro y crédito, el coeficiente de determinación para la lealtad de los clientes fue r2=0,750 con un error cuadrático medio de aproximación (SRMR) de 0,063 que hace relevante el modelo confirmatorio. Además, los resultados de este estudio serán útiles para que los gerentes y los encargados de las cajas puedan mejorar sus políticas de calidad del servicio. Se recomienda extender este estudio en otros países en vías de desarrollo, ya que se contextualizó en la realidad del sistema financiero peruano.
Herbal treatments’ efficacy, safety, and mild side effects are also high priorities in primary care. Furthermore, as the world’s population expands, food production becomes more difficult. We need to use innovative biotechnology-based fertilization technologies to boost food production output. Gloriosa superba is one of the most well-known plants for its antibacterial and medicinal capabilities. The money plant is also known as the Gloriosa superba. We used a deep learning-based convolution neural network (CNN) classifier model to optimize the CNN algorithm parameter for better prediction. The enhanced particle swarm optimization (PSO) technique was used for optimization. Scale-invariant feature transform (SIFT) was used to extract the fungal spotted area. Digital camera with a high resolution acquires 300 dataset photographs from different villages in India for this investigation. Using a real-time fungal-affected image to train and test the model, different parametric measures are used to assess the model’s performance. The categorization accuracy obtained in this experiment was 99.32 percent.
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