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Enregistrement W1988334982 · doi:10.1300/j046v16n02_02

Motivational and Cognitive Structures of Greek Consumers in the Purchase of Quality Food Products

2004· article· en· W1988334982 sur OpenAlexaff
Athanasios Krystallis, Mitchell Ness

Notice bibliographique

RevueJournal of International Consumer Marketing · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive and psychological constructs research
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLadderingQuality (philosophy)MarketingProduct (mathematics)PurchasingSample (material)BusinessPsychologyAdvertisingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following the means-end chain (MEC) analysis methodology, the study attempts to identify the psychologically-based, personal values-related motives of high-quality food purchasing in Greece. It is hypothesized that high social class consumers are quality-and health-conscious and exhibit a strong preference for high-quality foods. Olive oil is selected as the target-product of the survey, due to its importance for the everyday diet of Greeks and the agricultural economy of the country. A number of intrinsic and extrinsic quality cues are used as important product quality features. The application of the MEC methodology starts with the selection of a sample with the above-defined profile. It continues with the selection of very important olive oil quality attributes and the practical implementation of laddering-type interviews. The ultimate task of the study includes the development of sample's cognitive map, where the links between olive oil quality attributes, use benefits and consumers' values are clearly designated. The overall conclusion is that “high quality,” “healthiness/safety,” “tastiness,” “convenience” and “ethical consciousness” constitute the main motivational areas of high income and educational level consumers behind the selection of quality olive oil brands.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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