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Enregistrement W4409795107 · doi:10.61091/jcmcc127b-450

Analysis of the relationship between the development of agricultural e-commerce marketing model and product quality improvement based on 5g network security

2025· article· en· W4409795107 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueE-commerce and Technology Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduct (mathematics)Quality (philosophy)AgricultureProduct marketingBusinessE-commerceMarketingComputer scienceMarketing strategyMathematicsGeographyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, seven dimensional variables of marketing mode development and product quality improvement are selected under the 5G network security theory.In order to clarify the relationship between the two, the questionnaire was used to obtain the quantitative values of the seven dimensional variables, and then the Pearson correlation analysis was used to test whether the dimensional variables could be used in the regression analysis.After passing the test, multiple linear regression is used to interpret the relationship between the development of agricultural e-commerce marketing mode and product quality improvement.The regression equation of strengthening brand awareness on product quality is B1=0.511+0.439*B4+0.653*B5+0.327*B6+0.297*B7,which demonstrates the relationship between product quality enhancement and strengthening brand awareness in the development of agricultural products e-commerce marketing model in a more intuitive way.This study makes people have a more new cognition of the role relationship between the two, which is of great significance for practicing the goal of synergistic development of the two.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
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