An Action Research Case Study of the Facilitators and Inhibitors of E-Commerce Adoption
Notice bibliographique
Résumé
This research has studied an established Irish retail business as it takes its first tentative steps into the e-commerce arena. Although the adoption of e-commerce is widely studied in the academic world, only a small percentage of these studies focus on the Small to Medium size Enterprise (SME) retail sector. SMEs account for 97% of Irish companies and employ up to 800,000 people (Chamber of Commerce Ireland, 2006). Whilst examining the SME’s adoption of e-commerce, the factors that affected the adoption process were specifically identified and understood. This was achieved by conducting an action research case study. Action research merges research and practice thus producing exceedingly relevant research findings. The case study commenced in August 2003 and concluded in August 2004. It consisted of three distinctive action research cycles. The researcher worked in the SME throughout the research process, and had been employed there for the previous 5 years. This chapter demonstrates how the research was undertaken, and also discusses the justification, benefits and limitations of using action research. The research concluded that the adoption of e-commerce within the SME sector tends to be slow and fragmented, the presence of a “web champion” is paramount to the success of the project and Internet adoption is faster with the recognition of a business need. It also supported the evidence that an SME is more likely to adopt e-commerce when the SME owner has a positive attitude to IT.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».