L'impact de l'expérience sur la qualité de la relation chez les personnes âgées dans un contexte de e-banking et de m-banking
Bibliographic record
Abstract
L'évolution technologique et le vieillissement de la population sont deux tendances majeures des dernières décennies. Dans un marché bancaire de plus en plus compétitif, les institutions bancaires n'ont pas d'autre choix que de miser sur une bonne expérience et d'entretenir une relation positive avec leurs clients. Ce mémoire a donc pour but d'étudier l'impact de l'expérience sur la qualité de la relation des personnes âgées en contexte de e-banking et de m-banking ainsi que sa variation en fonction de l'âge. Plus précisément, l'impact des dimensions de l'expérience selon Schmitt (1999) soit les dimensions cognitive, affective, comportementale, sensorielle et sociale sur les dimensions de la qualité de la relation qui est composée de la confiance, de l'engagement et de la satisfaction. Dans la littérature, peu d'études ont examiné le lien entre l'expérience et la qualité de la relation dans un contexte Web et mobile et c'est même novateur dans le cas des personnes âgées. Cette étude contribue donc à la compréhension pour les gestionnaires des distinctions de l'expérience vécue en ligne et sur mobile en fonction de différentes catégories d'âges de personne âgée et de son effet sur la qualité de la relation. Elle contribue également à la bonification de ce sujet dans la littérature. Deux collectes de données ont été menées, l'une à l'automne 2014 et une autre à l'hiver 2018. Au total, 390 répondants canadiens âgés de 55 ans et plus ayant utilisé les services de m-banking et de e-banking lors de la dernière année ont été sondés à l'aide d'un questionnaire Web autoadministré. Le panel Web de Dynata a été utilisé dans le cadre de ces deux collectes. Les résultats démontrent que l'impact de l'expérience sur la qualité de la relation dans un contexte Web et mobile chez les personnes âgées est bien réel. La dimension affective négative est celle ayant le plus grand impact négatif sur les dimensions de la qualité de la relation tant en contexte Web que mobile suivie par la dimension cognitive. De plus, les résultats démontrent que la dimension comportementale n'a aucun impact sur la qualité de la relation. Finalement, la recherche établit certaines différenciations sur ces relations en fonction de la catégorie d'âge des personnes âgées. \n_____________________________________________________________________________ \n \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : expérience, qualité de la relation, personnes âgées, e-banking, m-banking
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".