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Enregistrement W4232505328 · doi:10.4018/978-1-60566-054-7.ch016

Mobile Portals as Innovations

2009· book-chapter· en· W4232505328 sur OpenAlexaff
Alexander Serenko, Ofir Turel

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologyWorld Wide WebMobile business developmentKnowledge managementMobile deviceComputer scienceMobile technologyMobile Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this chapter is to analyze mobile portals (m-portals) as an innovation. M-portals are wireless Web pages that help portable device users interact with mobile content and services (based on the definition by Clarke & Flaherty, 2003). Previous works in the area of mobile portals mostly concentrated on their technical aspects, implementation issues, classifications, and user acceptance (e.g., Gohring, 1999; GSA, 2002; Koivumäki, 2002). At the same time, these studies did not view mobile portals as innovations themselves, nor discussed the innovative potential of this novel technology. Analyzing technological artifacts as innovations is important for two reasons. First, such analysis can help m-portal developers and providers pinpoint the salient mportal characteristics that drive service diffusion. Second, it can assist potential m-portal developers and providers understand the risks associated with entering this segment of wireless services. This study attempts to contribute to the knowledge base by discussing various dimensions of the innovativeness of mobile portals and predicting the commercial success as well as potential risks of designing m-portals. Specifically, this investigation utilizes two innovation-based models as a lens of analysis. The first is the Moore and Benbasat’s (1991) list of perceived characteristics of innovating (PCI), which is adapted to assess the innovation features of mobile portals. The second is the Kleinschmidt and Cooper’s (1991) market and technological newness map. By applying these frameworks, the study attempts to develop a better understanding of individual innovation characteristics and the innovation typology of mobile portals that is important for both theory and practice. Mobile portals are a fruitful area of growth and interest. Even though the technology has been in use for only several years, both researchers and practitioners have devoted substantial efforts to design m-portals that would meet enduser requirements. To ensure the success of this technology, it is important to further understand its innovative potential. However, little work has been done in this area. A discussion grounded on the existing innovation schools of thought would help to bridge that gap.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0120,016
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
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Résumé présentoui

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