Purpose: This study aims at understanding the impacts of three omnichannel attributes (channel transparency, channel uniformity, channel convenience) and four customer perceptions (perceived innovativeness, perceived personalization, perceived risk, perceived credibility) on customer experience and channel selection decision. Research design and methodology: A quantitative online survey with 356 shoppers was executed. The partial least squares linear structural model (PLS-SEM) and Smart PLS were adopted to analyze the collected data and test the proposed hypotheses. Results: The research findings indicate four dominant results: (i) The customers' channel selection is directly determined by customer experience; perceived innovativeness; perceived personalization; perceived risk; and perceived credibility; and (ii) among these, the perceived risk shows negative impact on the customer's experience and customers' channel selection whereas others reveal the positive status; (iii) The customer experience represents the most decisive impact on the channel selection, then perceived personalization, perceived credibility, perceived innovativeness, and perceived risk. (iv) Three proposed channel attributes (transparency, uniformity, convenience) significantly influence the overall customer experience. Conclusions: This research adds to the body of knowledge in omnichannel retailing, customer experience, and customer channel selection. Furthermore, this research provides omnichannel retailers with practical implications for improving customer channel selection.
An overview of developments important in the future of animal breeding is discussed. Examples from the application of quantitative genetic principles to selection in chickens and mice are given. Lessons to be learned from these species are that selection for production traits in livestock must also consider selection for reproduction and other fitness-related traits and inbreeding should be minimized. Short-term selection benefits of best linear unbiased predictor methodology must be weighed against long-term risks of increased rate of inbreeding. Different options have been developed to minimize inbreeding rates while maximizing selection response. Development of molecular genetic methods to search for quantitative trait loci provides the opportunity for incorporating marker-assisted selection and introgression as new tools for increasing efficiency of genetic improvement. Theoretical and computer simulation studies indicate that these methods hold great promise once genotyping costs are reduced to make the technology economically feasible. Cloning and transgenesis are not likely to contribute significantly to genetic improvement of livestock production in the near future.
Journal of Advanced Information Technology and Convergence
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v.10
no.1
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pp.1-14
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2020
Antenna selection is a method to enhance the performance of spatial multiplexing multiple-input multiple-output (MIMO) systems, which can achieve the diversity order of the full MIMO systems. Although various selection criteria have been studied in the literature, they should be adjusted to the detection operation implemented at the receiver. In this paper, antenna selection methods that optimize the post-processing signal-to-noise ratio (SNR) and eigenvalue are considered for the lattice reduction (LR)-based receiver. To develop a complexity-efficient antenna selection algorithm, the incremental selection strategy is adopted. Moreover, for improvement of performance, an additional iterative selection method is presented in combination with an incremental strategy.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.1
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pp.187-194
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2014
We consider a Bayesian nonignorable selection model to accommodate the selection bias. Markov chain Monte Carlo methods is known to be very useful to fit the nonignorable selection model. However, sensitivity to prior assumptions on parameters for selection mechanism is a potential problem. To quantify the sensitivity to prior assumption, the deviance information criterion and the conditional predictive ordinate are used to compare the goodness-of-fit under two different prior specifications. It turns out that the 'MLE' prior gives better fit than the 'uniform' prior in viewpoints of goodness-of-fit measures.
A selection experiment with Romney Marsh sheep was used to evaluate correlated responses to selection. The selected flock was formed in 1979 by the Romney Group Breeders where selection was for prolificacy, defined as the number of live lambs born per ewe joined per year and a randomly selected control flock was established in 1982. Selection for prolificacy resulted in (i) increased ewe fertility, (ii) increased ewe ovulation rate, (iii) increased ewe litter size, (iv) decreased ewe body weight, (v) decreased lamb birth weight and (vi) decreased lamb 8-week weight. The rates of correlated responses per year respectively for ewe fertility, ewe ovulation rate, ewe litter size, ewe body weight, lamb birth weight and lamb 8-week weight were 0.033(0.002), 0.043(0.016), 0.019(0.005), -0.017(0.066), -0.055(0.025) and -0.150(0.057).
A selection experiment with Romney Marsh sheep was used to evaluate direct responses to selection. Two flocks were maintained; a) the selection line formed in 1979 by the Romney Group Breeders to select for high prolificacy, defined as the number of live lambs born per ewe joined per year and b) a control line, established in 1982, where flock replacements were chosen at random. Predicted responses per year of birth female group and per year respectively were 0.033 and 0.027 live lambs. The rate of predicted response per year was within the theoretical expected range from 0.01 to 0.03 of the mean. The rates of realized response in prolificacy per year of birth female group and per year respectively were 0.026 and 0.021. These estimates of realized responses represented between 0.01 and 0.02 of the control line mean per year.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.3
no.4
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pp.234-239
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2014
This paper presents an empirical study on selecting a small amount of useful unlabeled data to improve the classification accuracy of semi-supervised learning algorithms. In particular, a hybrid method of unifying the simply recycled selection method and the incrementally-reinforced selection method was considered and evaluated empirically. The experimental results, which were obtained from well-known benchmark data sets using semi-supervised support vector machines, demonstrated that the hybrid method works better than the traditional ones in terms of the classification accuracy.
This paper presents a novel heuristic mechanism, Dynamic-network Adapted Cost selection (DAC-selection), which has higher backup path sharing rate, lower number of blocked channel requests and number of used wavelengths fer reservation of working path and backup path by using unique cost function than that of widely used random selection (R-selection) mechanism and Combined Min-cost selection (CMC-selection) mechanism proposed by Lo, while maintaining 100% restoration capability.
The main purpose of the study were to investigate a selection motive of clothing and feeling of wearing of Korean junior, high school & university students. The results were as follows; 1. For underwear, the body appearance and hygienical aspect were shown as important factors in a selection motive of clothing. And the property matter and hygienical aspect were shown as important factors in the feeling of wearing. 2. For outwear, a functionality and the psychological aspect were shown as important factors in a selection motive of clothing. And a exercise and psychological aspect were shown as important factors in the feeling of wearing. 3. For pants, the functionality was shown as an important factor in a selection motive of clothing and the exercise aspect was shown as an important factors in the feeling of wearing. For skirt. the psychological aspect was shown as an important factor in a selection motive of clothing and feeling of wearing. 4. The hygienical aspect was shown as an important factor in a selection motive and the feeling of wearing of clothing for comfort.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.12
no.2
s.27
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pp.159-167
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1988
The purpose of this study was to investigate the relationship between Self-concept, Personal variables and Clothing selection behavior. Self-concept was measured with Choi Jung Hun's 'Perceptual Orientation Scale' and Clothing selection behavior scale was prepared for this study. The questionnaire were completed by 389 women in Taegu. Statistical analysis was performed using F-test, Scheffe's test. The results were as follows; 1. There was significant relationship between Self-concept and Clothing selection behavior. (individuality, conformity, economy, modesty). 2. There was significant difference in clothing selection behavior variables according to age. 3. There was significant difference in individuality and economy according to marital status. 4. There was significant difference in individuality, economy and modesty according to education level. 5. There was significant difference in clothing selection behavior variables according to monthly clothing expenses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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