An empirical study of consumers’ attitudes toward using online food delivery services in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
The online food delivery service industry has the potential to be one of the biggest industries in Bangladesh and contribute significantly to the economy. Technological advancement has powered the potential expansion of online food delivery services in Bangladesh. While there has been some recent research on the shift in Bangladeshi consumers' food consumption habits, there still needs to be more research on the online food delivery service industry. Noticeably, online food delivery services are only available to people living in large cities or suburban areas in Bangladesh. Rural populations have limited access to these services. The reputation of the delivery services is sometimes adversely affected by inconsistent customer service, which includes problems with order accuracy, poor user interface, and lack of responsiveness. Therefore, this study analyzes the consumers' attitudes toward using online food delivery services in Bangladesh. This study revisited the theory of the technology acceptance model (TAM) theory by retaining user motivation. According to the TAM theory, user motivation is considered as perceived ease of use and perceived usefulness, whereas in this study, perceived usefulness has been simplified by two independent variables: various food choices and time-saving orientation. Thus, the three original constructs from the TAM theory included in this study are attitudes toward using the technology, perceived ease of use, and perceived usefulness. The core objective of the study is to determine the influence of perceived ease of use, various food choices, and time-saving orientation on the consumers' attitudes toward using online food delivery services in Bangladesh. Secondly, the study examines the moderating role of the 'online shopping experience' on the user's motivation in Bangladesh.,
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».