Attenuating double jeopardy of negative country of origin effects and latecomer brand
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to examine the role of ethnocentrism in attenuating the negative country of origin effect and latecomer brands. The literature has established the importance of the “country of origin” effect, and this study compares consumers in the Asian emerging markets to developed consumers' response to cars from China, India and Russia. Design/methodology/approach – Data on consumers' willingness to purchase cars from emerging markets such as China, India and Russia were collected from 3,201 respondents in those three emerging markets and in the three most important Western car markets, the USA, the UK and Germany. The study employed a choice-based conjoint analysis. Findings – The results of this study confirmed the hypothesised ethnocentrism in the emerging markets with a strong preference for their own latecomer brands (Great Wall, Tata and AvtoVAZ, respectively). Developed markets in contrast are more sceptical of the Chinese, Indian and Russian car brands, but there is nonetheless substantial potential, especially with consumers who have previously bought latecomer brands from Asia. Utility values per brand, price, brand-partnership, product features, warranties and also place of manufacturing/assembly have been calculated in the study. Originality/value – This paper should prove valuable to academic researchers in establishing strong consumer preferences in emerging markets for their own products, and in establishing the potential of latecomer brands in developed markets.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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 ».