L'efficacité des sites Web : quand les consommateurs s'en mêlent
Bibliographic record
Abstract
Résumé Dans son numéro du mois de mai 2004, la Revue Commerce publiait un article intitulé «Les 25 meilleurs sites Internet québécois» dans lequel figure le classement annuel des meilleurs sites selon une grille d’évaluation faite par des experts et où différentes variables comme la segmentation, la personnalisation, l’ergonomie de l’interface et la sécurité y sont mesurées. C’est la base de l’indice Internet Secor Commerce (ISC). Selon cet indice, tout bon site devrait répondre à une liste de critères prescrits par des experts. Les recherches effectuées à la Chaire de commerce électronique RBC Groupe Financier indiquent que de tels critères, bien que fort utiles aux gestionnaires, sont souvent très éloignés de l’efficacité réelle, telle que l’expérimentent les consommateurs qui fréquentent ces sites. De manière générale, nos recherches nous portent à conclure que plus un site est simple, plus il s’adapte aux besoins de son utilisateur, et plus il a de chances de trouver preneur auprès des consommateurs qu’il vise.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".