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Enregistrement W4281662284 · doi:10.1111/ijcs.12840

Consumer intentions to use collaborative economy platforms: A meta‐analysis

2022· article· en· W4281662284 sur OpenAlex
Myriam Ertz, Emine Sarigöllü

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Consumer Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSharing Economy and Platforms
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSharing economyHedonismWillingness to payPsychosocialFlexibility (engineering)EconomicsPsychologyMarketingSocial psychologyMicroeconomicsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Collaborative economy platforms (CEP) have been investigated from various disciplines, theoretical frameworks and methodological approaches. Subsequently, numerous models emerged to explain the cognitive process underlying intentions to use CEP. Yet, their findings are fragmented and diverse, impeding thereby theory development and management practice. This article addresses this deficiency by a meta‐analysis of psychosocial determinants of collaborative economy platforms (CEP) use intentions. Based on information from a total of 27 independent samples, we find support for the relation between psychosocial determinants and CEP use intentions, as well as willingness to pay a premium price for CEP. The findings show that (1) emotional and flexibility utility exert the strongest influence on use intentions; (2) functional and social utility exert more influence on willingness to pay a premium price; (3) CEP are primarily used for enjoyment and practical purposes; and (4) hedonism does not strongly lead to an increased willingness to pay.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,215 · 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