Notice bibliographique
Résumé
In the current time of information, we live in times that the expectations of thinkers as Lévy (1998) have become a reality. The profile of the consumer has changed as he connected with other consumers and begun to demand that there is a dialogue between the company and society. This new scenario required that technology was further developed and that the process of communication was made faster by means of online platforms that make the exchange of information viable and encourages it. The crowdsourcing arose with the availability of the crowd’s intellectual capital that has changed the way companies interact and organize themselves as they come to realize the strategic importance of this information. In order to fully understand this new scenario, we have created three hypothesis that have served as guide for this paper, which are: H1 – Crowdsourcing affects products’ performance; H2 – negative reviews from crowd voting provide the same effects that positive reviews; and H3- Crowd voting provides information about consumer`s perception of the product being offered. Therefore, this paper aims to understand if the crowdsourcing affects product’s performance of the companies that use crowdsourcing by analyzing the theoretical basis of crowdsourcing and also by reviewing a data-base with reviews made by consumers during a four-year period. Based on the review of the correlations between the variables obtained in Amazon’s data base based on the reviews offered by the consumers, this work suggests that the crowdsourcing does affect the product’s performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».