How important is the “social” in social networking? A perceived value empirical investigation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to report on a value-based empirical investigation of the adoption of Twitter social networking application. The unprecedented popularity of social networking applications in a short time period warrants exploring theory-based reasons of their success. Design/methodology/approach – A cross-sectional survey-based study to elicit user views on Twitter was conducted with participants recruited through the web site of a North-American university. Findings – All facets of perceived value considered in the study (utilitarian, hedonic and social) had a significant and relatively strong influence on consumer intent to use Twitter. Quite surprisingly for a social networking application, though, the social value facet had comparatively the weakest contribution in the use equation. Research limitations/implications – User value perception might have been influenced by the features of the actual social networking application under scrutiny (i.e. Twitter in this case). Practical implications – To maximize the chances of success of new social networking applications, developers and marketers of these media should focus on the hedonic and utilitarian sides of their perceived value. Social implications – Additional efforts are necessary to better understand the reasons and factors leading to a comparatively lower social value perception of a social networking application, compared to its hedonic and utilitarian values. Originality/value – Overall, the study opens the door for investigating user perceptions on popular social networking applications in an effort to understand the unparalleled success of these services in a short time period.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle