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Enregistrement W2146774271 · doi:10.1287/mnsc.49.9.1229.16574

Virtual Progress: The Effect of Path Characteristics on Perceptions of Progress and Choice

2003· article· en· W2146774271 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

RevueManagement Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPath (computing)Computer scienceService (business)IdlePerceptionCover (algebra)EconometricsMarketingOperations researchEconomicsMicroeconomicsBusinessMathematicsEngineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In goal–oriented services, consumers want to get transported from one well–defined state (start) to another (destination) state without much concern for intermediate states. A cost–based evaluation of such services should depend on the total cost associated with the service—i.e., the price and the amount of time taken for completion. In this paper, we demonstrate that the characteristics of the path to the final destination also influence evaluation and choice. Specifically, we show that segments of idle time and travel away from the final destination are seen as obstacles in the progress towards the destination, and hence lower the choice likelihood of the path. Further, we show that the earlier such obstacles occur during the service, the lower is the choice likelihood. We present an analytical model of consumer choice and test its predictions in a series of experiments. Our results show that in choosing between two services that cover the same displacement in the same time (i.e., identical average progress), consumer choice is driven by the perception of progress towards the goal (i.e., by virtual progress). In a final experiment, we show that the effects of virtual progress may outweigh the effects of actual average progress.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,227
Écart entre enseignants0,200 · 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