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Enregistrement W2101662857 · doi:10.1109/hicss.2001.927052

Customer relations management research: an assessment of sub field development and maturity

2001· article· en· W2101662857 sur OpenAlexaboutno aff
N.C. Romano

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaturity (psychological)Field (mathematics)Empirical researchExploratory researchComputer scienceData scienceQuarter (Canadian coin)MarketingKnowledge managementManagement sciencePublic relationsPsychologySociologyPolitical scienceSocial scienceBusinessHistoryEngineeringEpistemologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MIS research into electronic commerce customer relations management (ECCRM) has received a great deal of attention over the last five years. This study investigates the status and maturity of this emerging sub field through an exhaustive literature review from all available conference proceedings and journals from the first published article (1984) until the end of the first quarter 2000. Results of the study of 211 articles indicate a number of interesting trends, which should be of concern to IS researchers in this area and in MIS on the whole. First, exploratory surveys dominate the research literature, which in itself may be problematic. However, even more troubling is the fact that the majority of the survey instruments were either not validated, or the authors did not think it important to include validation procedures within their papers. Second, little theory has been developed and few empirical studies use hypothesis testing. Third, there is little cumulative tradition emerging, as each study develops a new conceptual model, new constructs and new instruments. Finally, the news is not all bad; on the whole ECCRM literature has employed a wide range of research methods, constructs and variables. Although the sub field of ECCRM is young, it is growing rapidly and professional activity within the IS research community illustrates its emerging importance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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