The shopping experience of female fashion leaders
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore how the shopping mall environment impacts on hedonic and utilitarian shopping experiences, and approach behaviour of fashion leaders and followers. Design/methodology/approach Fashion shoppers' response and behaviour has been modelled in an invariant multigroup latent structural path analysis. Paths were initially constrained and then released as required. More than 300 usable questionnaires were acquired from a mall intercept in a regional urban middleclass shopping centre. Participants were probed on their attitude about fashion, perception of the shopping mall, present mood, shopping value and approach behaviour toward the mall. Findings The mall environment directly influences fashion leaders' hedonic shopping experience and approach behaviour. Fashion followers' hedonic shopping experience may be mood driven, while that of fashion leaders' is triggered by higher involvement cognitive processing. Research limitations/implications This study was carried out in one fashion‐oriented urban mall in Montreal, and should be replicated to other locations and markets. A larger sample would allow the inclusion of additional constructs. Practical implications Mall owners and developers might appeal to fashion leaders through offering services that will speed up their shopping trip, using high‐tech methods to convey fashion information and by branding the mall. Fashion followers and laggards are likely to respond to experience‐oriented strategies that make their shopping trip more pleasurable. Originality/value Although fashion consumer groups have been studied from various perspectives, no research was found that investigates the integrated shopping experience of fashion shoppers in a shopping mall setting. This study fills the void.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».