An empirical study of the anticipated consumer response to RFID product item tagging
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 This empirical study of consumer/shopper response to radio frequency identification (RFID) product item tagging anticipates what is likely to take place in the retail marketplace. Using the theories of procedural justice/fairness, expected utility, and prior literature on personal privacy the purpose of this study is to use the survey method to measure consumer willingness to purchase RFID‐tagged product items within the Canadian context. Procedural justice/fairness is operationalized using the implementation of the Personal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA) enacted in Canada on January 1, 2004. Design/methodology/approach This study used the survey questionnaire method after the sample participants ( N =381) were exposed to an experimental treatment. Students and faculty members of the Faculty of Business Administration, University of New Brunswick Fredericton, Canada participated in this study. Findings Consumers responded positively to the procedural justice concept using PIPEDA law in Canada. The less privacy sensitive group valued the specific RFID benefits, was willing to buy the tagged items to obtain specific benefits, was willing to pay more for these items, and was also less concerned about selected RFID issues. Practical implications Practical suggestions are given to retailers thinking of implementing product item RFID tagging to make their initiatives more successful. Originality/value This is one of the first empirical studies on the likely consumer response to product item tagging based on solid theoretical foundations.
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 | 0,013 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| 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