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Enregistrement W4360776722 · doi:10.5267/j.ijdns.2023.3.003

The moderating role of reliability on the relationship between electronic word of mouth and cus-tomer purchase intention in Jordanian real estate enterprises

2023· article· en· W4360776722 sur OpenAlexvenueno aff
Jassim Ahmad Al-Gasawneh, Jawad A.AL-Dalaeen- Al-Balqa, Mohammad A Hasan, Ayat Mazin Al. Mahmoud, Ghada Hammad Al-Rawashdeh, Ibrahim Lewis Mukattash, Jumadil Saputra

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Data and Network Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOrganizational and Employee Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPurchasingLeverage (statistics)Real estateBusinessReliability (semiconductor)Structural equation modelingContext (archaeology)AdvertisingMarketingValidityPsychologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jordanian real estate enterprises are experiencing difficult market circumstances and an increasingly competitive environment; following these issues, this study examines the leverage of electronic word of mouth (e-WOM) on customer purchase intention in a Jordanian context with specific reference to real estate enterprises, considering the moderating role of reliability. Based on earlier studies, a conceptual model for the study was created. This research includes e-WOM as an independent variable affecting customers' purchase intention as a dependent variable mediated by reliability. The investigation follows descriptive-analytical methods; based on a convenience sampling approach, 300 questionnaires were distributed through Google Forms; nonetheless and 250 responses were accepted. To analyze data and assess hypotheses, a structural Equation Modeling (SEM) using PLS was employed. Results demonstrated a significant effect of e-WOM and Reliability on purchasing intent of customers, and the moderating role of reliability in the relationship between e-WOM and purchase intent was also affirmed. The findings give Jordanian real estate businesses information on ways to use that are most effective e-WOM to persuade buyers to buy.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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