TRACING THE EVOLUTION OF ECOMMERCE: HISTORICAL FOUNDATIONS, IMPACTS OF THE PANDEMIC, AND FUTURE DIRECTIONS
Notice bibliographique
Résumé
Electronic commerce, or ecommerce, has been a topic of interest particularly in the last years. While ecommerce activities are notably facilitated today, it has gone through notably different forms since its first seeds were planted. The COVID-19 pandemic was a crisis for most businesses but also an opportunity for some, especially for those who were able to pivot or transform their businesses with respect to the new needs of consumers. With the positive impact of the pandemic on ecommerce sector observed especially as of the second quarter of 2020, its trend has surpassed the expectations. This overperformance came with numerous sceptical questions about the future of ecommerce. This study investigates the historical evolution, pandemic-induced transformations, and future trends of ecommerce. It conveys a compilation of milestones through systematic literature review with a focus on the practicality. This paper provides with a timeline of the ecommerce history to bridge its evolution in the last 80 years by visualizing the phases it has been through along with its anticipated trend in the upcoming years. The studied data reveals how COVID-19 accelerated ecommerce growth and highlights its implications for global retail. The growth of ecommerce may slow down but it will endure its growth as online shopping has already become an indispensable habit.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».