The Effects of Consumer Personality Types on the Attitudes and Usage of Self-Checkout Technology in the Retail Sector among 18–22 Years Old
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
The aim of the research is to understand the relationship between personality types and the use of self-checkout machines (SCO) in retail. Understanding this relationship will provide different perspectives of how and why consumers interact with this technology in order to implement the technology for improved use. This research presents the theory behind technology acceptance, consumer personalities, technology anxiety and human interaction before creating a questionnaire to understand the relationship between SCO use and personality types. The findings show a relationship between personality types and attitudes towards and usage of SCO. A number of situational factors are also found to have a significant effect on consumers’ decision to use SCO, of which speed and item quantity had a greater influence on attitudes and usage than personality type. As one of the first papers comparing personality types and the adoption of self-checkout technology, it provides a unique insight into how such technologies are used in retail. By understanding how different personalities view, and use, self-checkouts, they will be better able to optimise the customer experience when preparing to leave the store, and ultimately encourage them to return later.Research already exists that looks at self-service technology in different situations but little research exists that looks specifically at self-checkouts in retail environments. This paper addresses that lack by not only looking at attitudes towards self-check-outs, but also comparing those attitudes to personality types.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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