One App for Everything: A Multidisciplinary Review of Super Apps
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Super apps have become a defining feature of digital ecosystems and an integral part of everyday life for millions of users, yet scholarship on the topic remains fragmented across disciplines and regions. This paper provides a multidisciplinary, PRISMA-guided systematic review of 177 publications and maps the field through a structured bibliographic analysis and a qualitative synthesis of a subset of 126 papers from the social sciences and legal studies. Our results reveal significant imbalances in the literature: a pronounced focus on Asian markets and few super app case studies (i.e. WeChat, KakaoTalk, LINE), as well as uneven coverage across service domains. We outline the key factors shaping user adoption and continued use, and summarize how prevailing platform strategies, often built around closed ecosystems, raise questions about competition, data governance, and systemic resilience. Beyond commercial platforms, municipalities and agencies are beginning to assemble ‘local super apps’ that unify public-service access, signaling a parallel public sector trajectory. Our results serve as an accessible entry point to the super app literature and set out clear lines for future research, calling for stronger interdisciplinary designs, comparative work beyond Asia, better conceptualizations of super apps, and more robust evaluations of societal, regulatory, and welfare impacts.
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.
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 | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,012 |
| 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 découle