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Enregistrement W4365520154 · doi:10.1108/itp-08-2022-0601

Does value co-creation matter? Assessing consumer responses in the sharing economy

2023· article· en· W4365520154 sur OpenAlexaff
Waqar Nadeem, Jari Salo

Notice bibliographique

RevueInformation Technology and People · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueService and Product Innovation
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSharing economyCo-creationBusinessDigital economyMarketingValue (mathematics)OriginalityCorporate social responsibilitySustainabilitySustainable consumptionConsumption (sociology)PerceptionStructural equation modelingPreferenceIndustrial organizationEconomicsMicroeconomicsPublic relationsProduction (economics)CreativityPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The sharing economy has evolved as a result of the diffusion of information and communication technology and facilitates collaborative consumption and production otherwise known as value co-creation. The present research aims to explore the consumer responses to value co-creation in sharing economy such as satisfaction, brand preference and enduring buyer–platform relationships, amid consumer's CSR concerns. Design/methodology/approach Drawing on the sharing economy and value co-creation literature and rooted in the stimulus-organism-response framework, an online panel data provider was employed to recruit 393 actual sharing economy consumers from the United States. Empirical analyses are performed using structural equation modeling through Amos, version.27. Findings Findings confirm that value co-creation intentions contribute to consumers' satisfaction, brand preference and sustainable social relationships in the sharing economy. As expected, heightened concerns of corporate social responsibility (CSR) led to decreased consumer satisfaction with the sharing economy platform. Originality/value The study contributes to the digital sharing economy literature by emphasizing the role of CSR perceptions for building long-term relationships (buyer–platform relationships) where value co-creation is crucial.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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