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Enregistrement W7028575941

Exploring Consumer Decision-Making at Virtual Points of Sale: The Impact of Immersion

2025· other· en· W7028575941 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHistory of Computing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWageningen University and ResearchSt. George's, University of LondonUniversidad de LeónSingapore Management UniversityUniversidad de SalamancaPontificia Universidad Católica de ChileUniversität Duisburg-EssenUniversitat Ramon LlullPeking UniversityUniversiteit van TilburgUniversity of Cape TownUniversidad de JaénUniversità degli Studi di VeronaUniversität ZürichUniversità di BolognaTechnische Universität MünchenUniversität MannheimUniversität HamburgJyväskylän YliopistoAoyama Gakuin UniversityCentre National de la Recherche ScientifiqueKU LeuvenUniversität zu KölnSimon Fraser UniversityNorth South UniversityHebrew University of JerusalemEberhard Karls Universität TübingenQueen's UniversityUniversity of MelbourneMonash UniversityLOEWE Zentrum AdRIARijksuniversiteit GroningenUniversity College DublinIndian Institute of Management AhmedabadMcGill UniversityUniversity of LeedsUniversité Jean Moulin Lyon 3Justus Liebig Universität GießenUniversidad de MurciaUniversität WienUniversidad de BurgosAmerican University of SharjahUniversity of Southern CaliforniaUniversity of OklahomaTexas State UniversityUniversity of TwenteWharton School, University of PennsylvaniaUniversity of BernInstitut Mines-TélécomUniversidade do PortoNorthwestern UniversitySeoul National UniversityUniversity College LondonUniversität PassauCopenhagen Business SchoolMichigan Technological UniversityCardiff UniversityUniversidad de AlicanteUniversité de Franche-ComtéLoughborough UniversityUniversity of Hong KongHeinrich-Heine-Universität DüsseldorfVrije Universiteit AmsterdamUniversity of South FloridaTechnische Universität KaiserslauternImperial College LondonUniversiteit GentUniversity of PennsylvaniaLondon School of Economics and Political ScienceAix-Marseille UniversitéUniversity of MinnesotaRoyal Holloway, University of LondonUniversità BocconiItä-Suomen Yliopisto
Mots-clésImmersion (mathematics)Virtual realityImmersive technologyVirtual worldConsumer behaviourMetaverse
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines how immersive interaction modalities, specifically hand- and eye-tracking, impact consumer behavior in virtual shopping environments. Results reveal that enhanced immersion significantly increases actual spending and engagement, despite similar spending intentions. The findings offer theoretical insights into virtual decision-making and practical guidance for leveraging immersive technologies in retail.

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)0,005
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,252 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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