Développement d’un assistant virtuel en tourisme : rôles clés de l’utilité et du plaisir perçus sur l’intention d’adoption
Bibliographic record
Abstract
Le recours aux assistants virtuels (AV) pour les services aux consommateurs ne cesse de croître, et l’industrie touristique ne fait pas exception à ce phénomène. Réalisée auprès de personnes de 45 ans et moins, cette étude montre l’importance de l’utilité et du plaisir perçus d’un chatbot touristique pour accroître l’ intention d’adoption. Pour sa part, la facilité d’utilisation perçue n’a pas d’effet. Cette recherche confirme le rôle modérateur de l’expérience antérieure avec un AV alors que l’effet du plaisir perçu sur l’intention d’adoption est plus élevé pour les consommateurs ne les ayant jamais utilisés. Diverses recommandations managériales sont avancées pour optimiser la conception et le succès d’implémentation des chatbots, et leur permettre de prendre ainsi la place qui leur revient parmi les outils numériques assistant les touristes.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".