E-Commerce: A Short History Follow-up on Possible Trends
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this work is to think on the state-of-the-art of e-commerce and its trends for the future. E-commerce has been developing since the 1990’s and its evolution is directly linked to the advancement of information technology. Early e-commerce began with the simple dissemination of goods and services by digital means, going from the issuance of orders, then the delivery of products to achieving interaction between traders and consumers via the Internet. Some e-commerce tools enable users to perform transactions even without leaving home – with transactions ranging from purchasing to paying bills. This can be done 24 hours a day, including weekends and holidays. The demand for convenience and, even, privacy are the main responsible reasons for the increased use of electronic commerce by consumers. Despite the advances of e-commerce in recent times it still requires larger investment, especially regarding safety, which is appointed as major deficiency in this trade modality, along with logistics. Investments will also be necessary to enable e-commerce to keep up with the current technological advances and future development prospects, such as the adoption of virtual intelligence, the expansion of globalization with language translators, adaptive interfaces that take into account the specific characteristics of user groups and the mobile commerce, and the experimentation in 3D model.This study aims to – by means of literature review – draw a brief history of the emergence and evolution of e-commerce, also highlighting the tools in use, the trends and challenges of this modern business model.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».