E‐readiness and trust: macro and micro dualities for e‐commerce in a global environment
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The paper's aim is to create a framework for national readiness and receptivity to e‐commerce at both the business to business (B2B) as well as business to consumer (B2C) levels. Design/methodology/approach Relevant literature on e‐readiness is discussed in light of research on corruption and national values. A model is formulated at the macro level in which e‐readiness is predicted to be related to national culture values and corruption. Analysis at the micro level rests on existing literature related to trust and web site usability. Findings At the macro level of analysis, levels of perceived corruption within a country, and overarching national values are identified as significant contributors to e‐readiness especially in the B2B realm. At a more micro level, it is proposed that individual expectations regarding ability to trust an online vendor, and the suitability of usability characteristics of web site design contribute to e‐readiness at the B2C level. Taken together, macro and macro factors jointly contribute to a nation's readiness and receptivity to e‐commerce. Research limitations/implications The empirical work presented is based on aggregate level data from only one point in time. Results only provide generalized trends that may not be representative of all firms in a country or still applicable in the present time. Practical implications Practitioners are challenged to think beyond technological readiness and address factors such as corruption, national culture, and web design before entering new markets. Originality/value This paper identifies aspects of e‐readiness beyond purely technical infrastructure and provides a fresh empirical model. This study uniquely considers both micro and macro level characteristics that contribute to e‐readiness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».