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Enregistrement W4402225698 · doi:10.1016/j.jjimei.2024.100277

Green Service Consumption: Unlocking Customer Expectations on Technological Transformations Enhancing Purchase Experience in Retail Store

2024· article· en· W4402225698 sur OpenAlexaff
Arjun J. Nair, Sridhar Manohar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Information Management Data Insights · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensSt. Lawrence College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessConsumption (sociology)MarketingService (business)Customer serviceAdvertisingCommerce

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research delves into the intricacies of green service consumption within the retail sector, concentrating specifically on delineating customer expectations and elucidating the transformative technological interface. The study elucidates the intricate dynamics of customer expectations and technological transformations to enhance the purchase experience in retail stores, focusing on the evolving paradigm in the retail landscape from a product-centric to a service-oriented economy and unveiling the pivotal role of societal influences, technology and customer expectations. The central theme revolves around understanding green service consumption within the retail sector, emphasizing the interplay between societal values, technological innovations and the dynamism of customer expectations. The research design employed is qualitative, leveraging a multidisciplinary approach and gleaning insights from sociotechnical perspectives, environmental sustainability, AI and consumer behavior. The sampling design involved experts in the field who participated in interviews and were purposefully selected based on their expertise in green service consumption and retail practices. The analysis utilized the fuzzy DEMANTEL method, involving a rudimentary exploration of dimensions. The research leverages extensive and in-depth deliberations involving theoretical explorations, connections among influencing factors and methodological insights from fuzzy logic and DEMATEL to dissect the complexities of green service consumption. The study elucidates the pivotal transition in the retail landscape, unveiling the changing nature of customer expectations, the surging significance of green service consumption and the influence of societal values and technological advancements. The discourse signifies the paramount role of societal values, particularly the increasing awareness of sustainability, ethical sourcing and eco-friendly strategies, in shaping retail strategies. The research presents a multifaceted view of green service consumption, thereby contributing to an enriched theoretical landscape of green service-focused retail experiences.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations32
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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