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Enregistrement W3156472704 · doi:10.4018/jgim.2021050104

The Determinants of eWoM in Social Commerce

2021· article· en· W3156472704 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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Information Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKuwait UniversityKyung Hee UniversityIndian Institute of Management AhmedabadInstitut national de la recherche scientifiqueUniversity of South CarolinaDePaul UniversityNorthwestern University
Mots-clésLISRELMediationContext (archaeology)PsychologySocial mediaSocial commerceSample (material)The InternetStructural equation modelingRisk perceptionValue (mathematics)AdvertisingAffect (linguistics)Customer satisfactionBusinessMarketingComputer sciencePerceptionSociologyWorld Wide WebGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of eWoM use for s-commerce in the context of Arab region remains unexplored. To bridge this gap, this study develops a model for eWoM use for s-commerce post adoption. This model link three antecedents-factors (trust towards other people, trust of internet/Instagram, and perceived risks) to eWoM use for s-commerce through the mediation of perceived enjoyment, perceived value, and customer satisfaction. The model is validated with a large sample of 843 Instagram users using LISREL tool. Research findings revealed that propensity to trust, trust of internet, perceived risk, and perceived value affect use of eWoM through the indirect effect of perceived enjoyment and satisfaction, while perceived value has no direct effect on eWoM. Customer satisfaction was a predominant predictor of eWoM use. The model has relevant contributions and implications for both research and practice.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,331 · 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