Developing country perceptions of high‐ and low‐involvement products manufactured in other countries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aim of this paper is to examine the quality perceptions of developing country consumers in Malaysia and Papua New Guinea (PNG), on a high‐ and low‐involvement product (personal computer and shoes) produced by the manufacturing countries of origin of the USA, Australia, Italy and Brazil. Design/methodology/approach The country‐of‐origin (COO) effect on quality perceptions was measured by exploring interactive effect differences, using analysis of variance. Findings The findings from this study were first, that consumers in PNG evaluated their homemade products less favourably than foreign‐made products. Second, that COO effects influence consumers' preferences differently in the case of high‐ and low‐involvement products and third, that analyses using overall mean values instead of interaction effects can lead to incorrect interpretations. The results also supported the widely held view that consumers hold stereotypical views of products made in different foreign countries but disagreed about the nature of such stereotypical views. Practical implications The main implications of this study are first, that more attention needs to be paid to a product's COO when marketing to consumers in Malaysia and PNG. Second, that in the case of high‐ and low‐involvement products, marketing managers should take special care to examine the impact of COO effects. Third, that COO research should take care to correctly evaluate and use interaction effects since the simple use of overall mean values can produce very different and incorrect interpretations. Originality/value This paper makes important contributions to the COO and consumer ethnocentrism research.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».