The effect of consumer review on the perceived trustworthiness of online retailers: Item response theory perspective
Notice bibliographique
Résumé
Word of Mouth also works as a primary determinant of people's positive attitude towards online shopping and retailers. Notably, people are more likely to spend online shopping if they trust online retailers. This study also focuses on the online retail industry in the United Arab Emirates. The Item Response Theory primarily supports the conceptual model of the current research. We employed a cross-sectional design and selected a sample of n= 304 online consumers. Results revealed that the relationships between Positive Word of Mouth, Brand Image, and Causal Attributions are strongly validated (p> 0.000). Besides, the relationships between. Product Quality, Brand Image, and Causal Attributions are also affirmed with the path value at 1.014 and significance value at p> 0.000. Moreover, we also found a potentially significant relationship between Positive Word of Mouth and Product Quality p> 0.000). We also affirmed that the relationship between Brand Image and Causal Attribution is also validated with the significance values at p> 0.000. Lastly, the proposed relationships between we proposed a significant relationship are also validated (p> 0.000). Thus, we conclude that, today, when competition is increasing day by day, it is crucial to examine the consumer psychology that may highlight our several factors as done by the Item Response Theory. Further, we have discussed the study limitations and contributions accordingly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».