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Enregistrement W2913491028 · doi:10.1108/itp-05-2018-0241

Purchase intention in an electronic commerce environment

2018· article· en· W2913491028 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInformation Technology and People · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpam and Phishing Detection
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityContext (archaeology)MarketingOrder (exchange)BusinessValue (mathematics)Identity theftSample (material)PerceptionTest (biology)Identity (music)Conjoint analysisE-commercePsychologyComputer scienceInternet privacyEconomicsSocial psychologyMicroeconomicsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to understand the integrated impact of the application of protection measures against identity theft on consumers’ synergistic perception of trust, the cost of products/services and operational performance (OP) – all of which in turn is postulated to contribute to purchase intention (PI) when shopping online. Design/methodology/approach In order to accomplish the specified aim, this study first conducted an experiment by involving the students from a university in Bangladesh. Then a survey was conducted to capture their opinion based on the previous experiment. Findings The study identified that in e-commerce, OP and trust have potential impact on pursuing consumers’ PI. Traditionally, price is always an issue in marketing; however, for e-commerce, this issue does not have direct impact on PI. Research limitations/implications The main limitation of this study is that a less established e-commerce example was utilized to conduct the experiment and survey for validating the model. Also, the study was conducted only in the context of Bangladesh and a student sample was utilized. Future studies can test the model in different contexts (particularly to verify the impact of privacy) by utilizing data from consumers. Practical implications This study has resolved a controversial issue by generating clear guidelines that the overall conjoint effect of OP, trust, and price on PI is neither negative nor neutral. Synergistically, the application of these controlling tools of identity theft can substantially enhance consumers’ trust, which is the single most predictor to pursue consumer PI. Originality/value This study has provided in-depth insight into the impact of different controlling measures in e-commerce PI. Practitioners have potential learning from this study that if consumers find the application of different controlling mechanisms against cybercrimes, particularly identity theft, enhancing the reliability, authenticity and security of transactions in this virtual medium, they do not mind paying a higher price. Such insights have not been provided by existing studies on this topic. Developing trust on e-commerce purchase is the driving force, not the price.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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