Structural Model of Tendency to Use Online Payment Gateway in Online Shopping and Customer Knowledge Management (Case Study: Pasargad Bank)
Notice bibliographique
Résumé
Tendency to use online payment gateway in online is influenced by individual characteristics such as risk-taking, internet knowledge, online payment knowledge and risk of customer knowledge management tools used in payment gateway and in this study, these factors have been studied simultaneously in form of a model. In online payment, payment gateways are repeated contact point between service institutions such as banks and their customers that institutions can use this opportunity to attract new customers or increase royal customers. In addition to individual characteristics, customers are facing different tools of knowledge management such as shared databases, document repositories and work applications and these tools can have different effects on risk perception and their willingness to do online shopping using internet payment gateways. In this study, structural equation partial least squares statistical method was used. Also questionnaire was used to collect data in the given population, because customer’s members of the Pasargad bank were accustomed online shopping.In summary, risk-taking has negative and significant impact on the risk is perceived of knowledge management tools and internet knowledge was not known as a factor which have a significant negative impact on the perceived risk, but the impact of internet knowledge on preference to use online payment and online payment rather tendency to use internet payment gateway in online shopping was positive and significant. Also, the perceived risk of customer knowledge management tools has negative and significant correlation with tendency to buy using online payment in online shopping by users. On the other hand, the final conclusions of the research carried out in more detail and also practical suggestions for increasing the effectiveness of managers to use knowledge management tools in the payment gateway are presented.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».