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Enregistrement W4405401438 · doi:10.71016/oms/xkjwxs06

Trust Digitalization and Micro-Level Consumer Choices

2022· article· en· W4405401438 sur OpenAlexaff
Sofia Bano, Urooj Aijaz, Sadaf Majeed

Notice bibliographique

RevueOnline Media and Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensAgriculture Environmental Renewal Canada (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessAdvertisingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trust digitalization or digital trust is the basic need of current global economy with a mandate to establish trust on digital technological solutions through the establishment of trust worthiness, provision of security and through counseling not only to accept but to adopt digital solutions. This initiative require encouragement that motivate stakeholders to set cyber security on top priority as ethical and security lapses already create mistrust on that. In this era of digitalization every action partially or fully performed by the digital platforms including consumption of good and services, demand and supply decision, mode of production, time cost evaluation and many more which indicates the fact that, every decision of micro and macro level are now require digital platforms to complete their action. This paper is an attempt to highlight the buying behavior of individuals and their possible shift from traditional to modern consumer, carried out through survey of 100 respondents at Karachi and come up with the fact that, shopping is a universally common activity all around the globe through but continuous improvement in technology will totally change the mode we are using in ancient days and shed light upon a new way of shopping which is online via different mobile phone applications or through different social media platforms like other disciplines global trade and commerce are now e-commerce having a very big share in economic contribution. Although, the consumer preferences represent a slow but steady shift from traditional to digital platforms as it always saves the time cost of money but the outbreak of COVID-19 was the real cause behind quick shift of consumers as well producers towards the digital systems.

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)0,003
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations0
Publié2022
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