Notice bibliographique
Résumé
Online interactions pave the way for new streams of collaborations and support among connected users of social networking sites, and this collaboration is leveraged for business purposes. The purpose of this paper is to contribute to a growing body of research on social commerce by studying individuals’ behavior from the consumer perspective of information technology innovations. By adopting “social support” and the technology acceptance model as a theoretical base, this study used a web-based questionnaire survey to collect data from 325 users of SNSs in Jordan. The data were then analyzed using Statistical Package for the Social Sciences regression. Jordan was selected because it is a country that has reported high SNS usage compared to other countries. The main factors that were identified as playing a significant role in individual adoption of social commerce were social commerce construct and perceived usefulness. This study did not find enough evidence that perceived ease of use and perceived information quality were a significant determinant of social commerce adoption. These findings have important implications and value for the academia, businesses managers, and social media specialists in terms of formulating better strategies for handling social commerce effects on businesses. For social media specialists, using the research model in this study can assist in increasing their understanding of why some individuals choose to adopt social commerce services. Additionally, business managers may need to improve their interaction with SNS users and develop a better understanding of how consumers use social commerce in the purchasing decision process. Based on our review of the existing scientific literature on social commerce, few empirical studies have been conducted to scientifically evaluate and explain the usage behavior of social commerce in Jordan. This paper contributes to the continuing research in social commerce adoption and diffusion in the individual context.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».