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Trust In and Adoption of Online Recommendation Agents

2005· article· en· 832 citations· W2294044876 sur OpenAlex· 10.17705/1jais.00065

Pourquoi ce travail est-il 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.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Prédiction distillée sur la base complète

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.

Catégories candidates
aucune
Catégories consensuelles
aucune
Domaine
Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
Devis d'étude
Signal candidat: ObservationnelSignal consensuel: Observationnel
Genre
Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants
0,167
Score d'incertitude au seuil
0,250
Statut de validation
machine_predicted_unvalidated · codex-gemma-dda1882f352a

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants
0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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

Résumé

Online product recommendation agents are becoming increasingly prevalent on a wide range of websites. These agents assist customers in reducing information overload, providing advice to find suitable products, and facilitating online decision-making. Consumer trust in recommendation agents is an integral factor influencing their successful adoption. However, the nature of trust in technological artifacts is still an under-investigated and not well understood topic. Online recommendation agents work on behalf of individual users (principals) by reflecting their specific needs and preferences. Trust issues associated with online recommendation agents are complicated. Users may be concerned about the competence of an agent to satisfy their needs as well as its integrity and benevolence in regard to acting on their behalf rather than on behalf of a web merchant or a manufacture. This study extends the interpersonal trust construct to trust in online recommendation agents and examines the nomological validity of trust in agents by testing an integrated Trust-TAM (Technology Acceptance Model). The results from a laboratory experiment confirm the nomological validity of trust in online recommendation agents. Consumers treat online recommendation agents as " social actors" and perceive human characteristics (e.g., benevolence and integrity) in computerized agents. Furthermore, the results confirm the validity of Trust-TAM to explain online recommendation acceptance and reveal the relative importance of consumers' initial trust vis-¨¤-vis other antecedents addressed by TAM (i.e. perceived usefulness and perceived ease of use). Both the usefulness of the agents as "tools" and consumers' trust in the agents as "virtual assistants" are important in consumers' intentions to adopt online recommendation agents.

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.

La notice

Revue
Journal of the Association for Information Systems
Thématique
Technology Adoption and User Behaviour
Domaine
Decision Sciences
Établissements canadiens
University of British Columbia
Organismes subventionnaires
non disponible
Mots-clés
Nomological networkCompetence (human resources)Internet privacyTechnology acceptance modelKnowledge managementProduct (mathematics)UsabilityInterpersonal communicationRecommender systemInformation overloadComputer scienceBusinessPsychologyMarketingWorld Wide WebService (business)Social psychology
Résumé présent dans OpenAlex
oui