The image of countries and their products at the subcultural level : investigating differences between English and French Canadian consumers
Notice bibliographique
Résumé
Research on the Product and Country Images (PCI) issue (also known as "country-of-origin", or "made-in"), began 30 years ago and has grown rapidly to become one of the most important fields in international marketing and business theory, with over 500 published studies to date. This substantial literature reflects the pervasive presence of origin cues in society and the economy, in public policy and business decision-making. While the body of work on (PCI) has made significant theoretical and practical contributions, numerous unresolved questions remain. Among them is whether the effects of the product-country image vary across subcultural groups within nations concerning products from various countries. Thus, the objective of this study was to determine if consumer attitudes towards foreign countries and their products vary among ethnic subcultural groups (English versus French-Canadians). The data analysis, using multivariate analysis of variance and factor analysis confirmed that subcultural differences between English and French Canadians do indeed exist in the evaluation of foreign countries and their products. Manova tests revealed that significant differences between the two subcultures were detected for eleven of the eighteen countries under investigation. Furthermore, a subcultural bias was demonstrated by the fact that English Canadians gave more favorable scores to products from Great Britain than French Canadians did while French Canadians gave better scores to products from France.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».