Notice bibliographique
Résumé
Since the commercialization of the Internet in the 1990s, online retailing has increased steadily. According to the most recent Department of Commerce Census Bureau report,1 retail e-commerce sales in the first quarter of 2004 were $15.5 billion, up 28.1% from the first quarter of 2003. E-commerce sales in the first quarter of 2004 accounted for 1.9% of total sales, compared with 1.6% of total sales for the first quarter of 2003. An important trend in this growth in B2C (business-to-consumer) e-commerce is the participation of small business on the Web. Considering that in the United States small business comprises more than 99% of employer firms,2 this trend is significant. Though the Web offers huge potential to these small businesses for growth and prosperity, and also offers them a very low entry cost, Web visibility becomes the major barrier for them. Small businesses often have difficulty putting up enough funding to compete with brand-name businesses in promotion. So small businesses are desperately in need of a less costly channel for increasing their Web visibility. In the past 4 years and especially since the economic slowdown in 2000, comparison shopping has become more and more popular among online shoppers. Because of the low cost of being listed on comparison-shopping Web sites and the relatively high conversion rate for online shoppers who use comparison shopping, many small businesses found this an ideal channel to increase their Web visibility. As a result, many early participating small businesses gained a customer base in the competition by displaying their products and service prices on comparison-shopping Web sites. Now, it is more and more clear that comparison shopping provides a unique opportunity for small businesses to reach a large customer population with relatively little cost. To help readers better understand this phenomenon, we give a comprehensive introduction to comparison-shopping agents and summarize recent research on their impact in e-commerce.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».