Breaking the Time Preference : A study of home delivery
Notice bibliographique
Résumé
Bakgrund. E-handel ökar ständigt, och med det även frakt av ehandelsvaror. Frakten som skrivs om i den här studien syftar till den frakt som sker mellan en återförsäljare och en slutkonsument. Denna är i texten kallad last-mile delivery. Denna är identifierad som mycket kostnadsbärande för återförsäljare och därför har ansträngningar gjorts för att ta reda på vad som driver konsumentpreferenser vid frakt av ehandelsvaror. För att bredda det här fältet och den nuvarande kunskapen inom område har den här studien introducerat tidspreferensteori som underlag och adderat betalningsfördröjning som attribut vid last-mile delivery för att se vilken effekt detta har på preferenser vid fraktval. Syfte. Syftet med den här studien är att ta reda på hur en fördröjd betalning kan påverka preferenserna för olika last-mile delivery-alternativ. Överlag syftar också studien till att bredda kunskapen inom området. Detta görs alltså med introduktionen av tidspreferensteori till området. Metod. Studien är en experimentstudie med en ansluten enkät. Enkäten gjordes i tre utföranden och skickades ut i tre distinkta experimentgrupper. Därefter testades datan med ett icke-parametriskt proportionstest för att se om det fanns någon signifikant mängd svar som stödjer att en fördröjd betalning påverkar konsumentens val av last-mile delivery-alternativ. Resultat. Resultaten av studien visar att det inte finns någon koppling mellan en fördröjd betalning och ändrade konsumentbeteenden i fraktpreferenser. Överlag så valdes fraktalternativet med lägst frakt. Detta är något som går igen i flera tidigare studier där man kommit fram till att fraktkostnad och leveranshastighet är de två mest betydelsefulla aspekterna av frakten. Det enda scenariot som visade någon förändring i preferens var då produkten vid köpet var en dyr sådan. Huruvida preferensskiftet går att tillskriva den fördröjda betalningen förblir oklart, men inte osannolikt. Slutsatser. Slutsatsen till studien blir att trots tidspreferens och fördröjd betalning användes i studien så gav de inget mervärde. Resultatet blev i linje med tidigare resultat. Att tidspreferensteorin inte höll för fraktpreferenserna kan haft att göra med studiedesignen. En framtida studie hade kunnat göra ett mer ingående arbete och fokusera ännu mer på tidspreferensen för att hitta nya resultat
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 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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».