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Enregistrement W2123699998 · doi:10.1108/apjml-12-2013-0154

The performance implications of perceptual differences of dependence in marketing channels

2014· article· en· W2123699998 sur OpenAlexaff
Zhilin Yang, Fang Jia, Shaohan Cai

Notice bibliographique

RevueAsia Pacific Journal of Marketing and Logistics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDyadPerceptionOriginalityChannel (broadcasting)PsychologyValue (mathematics)MarketingBusinessSocial psychologyComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to address two essential questions: do perceptual differences regarding dependence matter in determining channel performance, and if so, how? Design/methodology/approach – The paper conducted an empirical study of 347 cellular telephone supplier-retailer dyads in China. A questionnaire survey was employed. Findings – The results reveal that a retailer's perceptual difference of dependence exerts a significant effect on its evaluation of supplier performance only. Retailer trust partially mediates the effect of the perceptual differences on supplier performance and retailer performance. Therefore, the particular side of a dyadic relationship that researchers choose to study matters in an unbalanced dependence relationship. Practical implications – Managers, depending on their side, should pay close attention to perceptual differences and their consequences and deliberately employ different strategies to ensure effective channel management. Originality/value – Do differences in parties’ perceptions of dependence influence channel performance? If they do, how do these perceived differences exert direct and indirect impacts? By answering these questions, the authors contribute not only to an understanding of the unique nature of dyadic channel relationships but also to methodological notions about whether to study one side in a dyad.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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