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Enregistrement W2139219833 · doi:10.4236/ti.2010.11003

A Literature Review on the Studies of Internet Retailing Management

2010· review· en· W2139219833 sur OpenAlexvenueno aff
Tao Zhang, Guijun Zhuang, Yuanyuan Huang

Notice bibliographique

RevueTechnology and Investment · 2010
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésThe InternetBusinessMarketingIncentiveEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviewed the studies of Internet retailing management. It found that, in general, most of the pa-pers on the topic took focus on Internet retailing strategy and online merchandise management. Specifically, it drawn following conclusions: First, there were six major incentives for firms to adopt Internet retailing, including improving internal communication, improving operational efficiency, facing competition, enhanc-ing customer services, reaching out to a wider audience, and improving relations with suppliers. Second, cost of Internet trading and consumer preference were negatively, while status of Internet retailing strategy, tech-nology capability, Internet communication preference, Internet marketplace, and market development op-portunity were positively, affect firms to adopt Internet retailing. Third, market positioning, business model, estimation of the market size, Internet-based innovative application, and strong brand of website were the key factors for the success of an online retailing website. Fourth, cross-channel conflict might be reduced by reconstructing the business process or adjusting the pricing strategy, while Internet retailing inventory might be improved by firms’ zero inventory policy, in-stock inventory policy, and dynamic inventory policy. Fi-nally, a firm’s quality of logistics and delivery could be increased by high-value-package strategy and emer-gency transshipments. Implications of these conclusions were suggested。

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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