Acceptance and Leadership--Hegemonies of E-Commerce Policy Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an analysis of the e-Commerce policies developed and implemented in the USA, Canada, Australia, Victoria, Finland, Norway, the UK, Ireland, the EU (by the OECD), Singapore, Japan, Malaysia, Thailand and Hong Kong (Special Administrative Region). The paper shows that e-Commerce policy adopted is generally trying to achieve two fundamental aims: 1. to minimize regulatory environments for e-Commerce; and 2. to ease logistical problems in doing e-Commerce - i.e. in paying electronically, in delivery of goods and in customs, tariffs and duties. These strategies are designed to create an environment where e-Commerce is adopted by business and government in these countries to achieve 'best practice', to become 'modern', to gain 'efficiencies', because 'it is the way to go', because 'we must have it, because everybody has it', and because they 'perceive the benefits of it'. In essence it is being used to gain hegemony in the economic competitiveness of the geopolitical environment created by the Internet. This paper argues that differentiating types of policy is related to ideology and hegemony in the various countries.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,024 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».