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Enregistrement W2887967628 · doi:10.1108/imds-10-2017-0477

Investigating virtual community participation and promotion from a social influence perspective

2018· article· en· W2887967628 sur OpenAlexaff
Li‐Chun Hsu, Kaiyu Wang, Wen‐Hai Chih

Notice bibliographique

RevueIndustrial Management & Data Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNorm of reciprocityVirtual communitySocial identity theoryOriginalityPromotion (chess)Reciprocity (cultural anthropology)PsychologyStructural equation modelingSocial psychologyPerspective (graphical)NeglectCompliance (psychology)SociologySocial groupPolitical scienceSocial capitalComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Understanding how to develop users’ word of mouth to promote a virtual community (VC) is an important issue in VC management. The purpose of this paper is to investigate the factors that lead to VC participation and promotion from a social influence perspective. Design/methodology/approach This research recruited 368 VC (i.e., Fashion Guide) members in Taiwan and used structural equation model to test research hypotheses. Findings The results showed that both shared vision and language positively influenced norm of reciprocity and social identity, respectively. Norm of reciprocity and social identity influenced VC participation intentions, and subsequently resulted in VC promotion intentions. Originality/value Prior studies neglect investigating the relationships between the three social influence processes (internalization, compliance and identification). This study contributes to the literature by proposing that internalization affects VC participation and promotion via compliance and identification.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,325
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,078 · 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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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