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Enregistrement W2294360839 · doi:10.1109/hicss.2016.445

From E-Shopping System Quality to the Consumer's Intention to Return: A Meta-Analytic Study of the Mediation of Attitude, Usefulness, Enjoyment, and Trust

2016· article· en· W2294360839 sur OpenAlexaff
John Ingham, Jean Cadieux

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)MediationService qualityDimension (graph theory)Information qualityComputer scienceTechnology acceptance modelInformation systemService (business)Consumer behaviourKnowledge managementPsychologyMarketingBusinessUsabilityEngineeringHuman–computer interactionMathematicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aims at clarifying the respective role of e-shopping system quality and attitude, usefulness, enjoyment, and trust to explain the consumer's intention to return to an online merchant. A meta-analytical regression based on 83 published studies is used to integrate, in one single model, concepts from two streams of information system (IS) research which are the technology acceptance model (TAM) and the IS success model. Results demonstrate that the sequence, consisting of e-shopping system quality (system quality, information quality, and customer service quality) -- behavioral beliefs and attitude -- intention to return, is theoretically and empirically founded and that customer service quality is the quality dimension that influences trust and enjoyment the most while information quality is the quality dimension that is the most influential on usefulness.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,296
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,125 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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