MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1983453593 · doi:10.4018/jitsr.2012010104

The Role of Technology Standardization in RFID Adoption

2012· article· en· W1983453593 sur OpenAlexaff
May Tajima

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of IT Standards and Standardization Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Platforms and Economics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandardizationEarly adopterPharmaceutical industryContext (archaeology)Radio-frequency identificationBusinessOrder (exchange)Key (lock)Identification (biology)Industrial organizationMarketingProcess managementTelecommunicationsRisk analysis (engineering)Computer scienceComputer securityFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the United States (U.S.) retail industry, endorsement from an industry key figure spurred the adoption of radio frequency identification (RFID), but this did not turn out to be the case within the pharmaceutical industry. In order to provide insight into adoption drivers that are specific to the pharmaceutical industry, this research develops a theoretical model of RFID adoption factors, in which: (i) technology standardization is the main driver; (ii) three aspects of RFID technology that need to be standardized are specified; (iii) special attention is given to the adoption behavior of late adopters, rather than the existing early adopters; and (iv) a specific context for the pharmaceutical industry is provided by taking into account the key industry characteristics. The model provides practical insight for dealing with some of the adoption challenges faced by the U.S. pharmaceutical industry.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of IT Standards and Standardization ResearchMême sujetDigital Platforms and EconomicsTravaux en français237 207