Contemporary issues in green/ethical marketing
Notice bibliographique
Résumé
1. Revisiting contemporary issues in green/ethical marketing: An introduction to the special issue Morven G McEachern and Marylyn Carrigan 2. Emotions as determinants of electric car usage intention Ingrid Moons and Patrick De Pelsmacker 3. The impact of general and carbon-related environmental knowledge on attitudes and behaviour of US consumers Michael Jay Polonsky, Andrea Vocino, Stacy Landreth Grau, Romana Garma and Ahmed Shahriar Ferdous 4. Understanding local food shopping: Unpacking the ethical dimension Phil Megicks, Juliet Memery and Robert J. Angell 5. A cross-cultural analysis of pro-environmental consumer behaviour among seniors Lynn Sudbury Riley, Florian Kohlbacher and Agnes Hofmeister 6. Chinese consumers' adoption of a 'green' innovation - The case of organic food John Thogersen and Yanfeng Zhou 7. Consumer attitudes towards sustainability aspects of food production: Insights from three continents Athanasios Krystallis, Klaus G. Grunert, Marcia D. de Barcellos, Toula Perrea and Wim Verbeke 8. Individual values and motivational complexities in ethical clothing consumption: A means-end approach Thomas Jagel, Kathy Keeling, Alexander Reppel and Thorsten Gruber 9. Barriers to downward carbon emission: Exploring sustainable consumption in the face of the glass floor Helene Cherrier, Mathilde Szuba and Nil Ozcaglar-Toulouse 10. Normalising green behaviours: A new approach to sustainability marketing Ruth Rettie, Kevin Burchell and Debra Riley 11. Individual strategies for sustainable consumption Seonaidh McDonald, Caroline J. Oates, Panayiota J. Alevizou, C. William Young and Kumju Hwang 12. Environmentally responsible behaviour in the workplace: An internal social marketing approach Anne M. Smith and Terry O'Sullivan 13. Heterotopian space and the utopics of ethical and green consumption Andreas Chatzidakis, Pauline Maclaran and Alan Bradshaw
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».