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Enregistrement W2583369416 · doi:10.1108/ijchm-10-2015-0587

Sharing information now vs later

2017· article· en· W2583369416 sur OpenAlexaff
Laurie Wu, Han Shen, Mimi Li

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Contemporary Hospitality Management · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContiguityMediationOriginalityHospitalityPsychologyTest (biology)Value (mathematics)MarketingHospitality industryConsumer behaviourSocial psychologyTourismAdvertisingComputer scienceBusinessSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to address a novel information sharing phenomenon among many hospitality consumers, that is, sharing information during, rather than weeks after, a hospitality consumption experience. Specifically, this study tests if including a temporal contiguity cue in a review can significantly enhance the purchase intention of other consumers toward the reviewed business. Design/methodology/approach A 2 (personal sense of power) × 2 (temporal contiguity cue: manipulated to be absent vs present) quasi-experiment was conducted in this research. Floodlight analysis with the Johnson–Neyman technique was used to test the interaction effect. Hayes’ PROCESS procedure was used to test the mediation effects. Findings The study found that, for powerless consumers, temporal contiguity cue can effectively enhance the perceived trustworthiness of the review and purchase intention toward the reviewed business. Conversely, for powerful consumers, temporal contiguity cue can significantly reduce the perceived trustworthiness of the review and purchase intention toward the business. Mediation test further revealed evidence for the underlying psychological mechanism for these effects. Originality/value Revealing the mixed effects of a novel factor, temporal contiguity cue, on consumer responses toward online hospitality reviews, the current research contributes to the expanding stream of theoretical and managerial knowledge on online review management in social media platforms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations43
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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