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Enregistrement W2132725536 · doi:10.2307/20650306

Web Strategies to Promote Internet Shopping: Is Cultural-Customization NeedeD?1

2009· article· en· W2132725536 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMIS Quarterly · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonalizationThe InternetBusinessWeb applicationWorld Wide WebKnowledge managementComputer scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Building consumer trust is important for new or unknown Internet businesses seeking to extend their customer reach globally. This study explores the question: Should website designers take into account the cultural characteristics of prospective customers to increase trust, given that different trust-building web strategies have different cost implications? In this study, we focused on two theoretically grounded practical web strategies of customer endorsement, which evokes unit grouping, and portal affiliation, which evokes reputation categorization, and compared them across two research sites: Australia (individualistic culture) and Hong Kong (collectivistic culture). The results of the laboratory experiment we conducted, on the website of an online bookstore, revealed that the impact of peer customer endorsements on trust perceptions was stronger for subjects in Hong Kong than Australia and that portal (Yahoo) affiliation was effective only in the Australian site. A follow-up study was conducted as a conceptual replication, and provided additional insights on the effects of customer endorsement versus firm affiliation on trust-building. Together, these findings highlight the need to consider cultural differences when identifying the mix of web strategies to employ in Internet store websites.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,240 · 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