The Impact of Mobile Technology on Consumers’ Charitable Behaviors: a Research Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Mobile sales have increased over the past decade. In today's online retail environment, the mobile channel has the added potential to bring greater value to the retail value chain. While researchers have examined a number of factors contributing to the success of mobile technology in the context of for-profit businesses, the benefits of the mobile channel remain largely untapped by organizations in the third sector – those outside the public and private sectors. Such organizations known as non-profits include voluntary and community organizations, cooperatives, and registered charities. Focusing specifically on charities, this article explores the impact of mobile technology on individuals’ charitable intentions. Because the design of mobile apps influences both usability and functionality, we believe that their successful implementation can help charities not only increase their visibility but also attract more donations. This research proposes the use of the color green in a mobile app as a way to improve user browsing time on the charity’s application. It is also proposed that the best time to target donors (existing and potential) is when they go to bed, otherwise known as “bedtime”. Accordingly, the use of the color green in the conceptualization of a charity’s mobile app significantly improves the user’s attention when navigating the app and ultimately positively affects their intention to donate. To illustrate this research protocol, we developed a conceptual framework for improving donation behavior; this framework will be tested through online studies. This research proposal has the potential to add much to the existing literature on multi-channel marketing and, in particular, on the impact of the mobile channel on consumers’ donation behaviors towards charitable organizations.
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 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 | 0,029 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».