The Impact of E-commerce on the Economy : A Bibliometric Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the context of the digital age, this article examines the impact of e-commerce on the global economy. Having become a crucial component of contemporary economy, e-commerce has not only changed the way businesses interact with their customers, but has also caused major upheavals in the global economy. According to STATISTA data, Asia, led by China, dominates the e-commerce market, generating nearly $1.7 billion in 2022. This boom is also seen in the percentage of sales made online, which increased to 19% in 2022 and is expected to reach almost a quarter by 2027. To analyze this impact, the authors undertook a literature review based on a bibliometric analysis of searches carried out from 2000 to 2023 in the SCOPUS database. The study reveals that there is a steady increase in publications on e-commerce over the years. The e-commerce impact areas analyzed in the study include the business productivity, economic growth, financial performance, logistics costs, sustainability, as well as legal implications. These analyses were supplemented by a detailed bibliometric analysis, identifying key trends and the major players in the fields. In short, this study sheds light on the growing and diversified influence of e-commerce on the global economy. Keywords: E-commerce, Global Economy, Bibliometric Analysis, Online Sales Growth, SCOPUS Database, Market Dominance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,140 | 0,263 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».