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Enregistrement W1997269342 · doi:10.1111/j.1936-4490.2001.tb00253.x

Individual and Situational Factors Influencing Negative Word‐of‐Mouth Behaviour

2001· article· en· W1997269342 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Geok Theng Lau, Sophia Ng

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Administrative Sciences / Revue Canadienne des Sciences de l Administration · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituational ethicsWord of mouthPsychologySocial psychologyHumanitiesAdvertisingArtBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Negative word‐of‐mouth is one form of consumer response to dissatisfaction that has received Utile attention from business firms, yet it is a silent and potent force that is capable of wreaking havoc on a firrn's bottomline. This study examines the influence of some individual and situational factors affecting negative word‐ofmouth behaviour. The results reveal that product involvement, purchase decision involvement, self‐confidence, perceived worthiness of complaining, and proximity of others ajfect negative word‐of‐mouth behaviour in both Singapore and Canada. Two additional factors, attitudes towards business in generai and the perceived reputation of the firrn, affect negative word‐of‐mouth behaviour in the Singapore sample, while an additional factor, sociability, affects negative word‐of‐mouth behaviour in the Canadian sample. Résumé Le bouche à oreille négatif est une forme de réponse des consommateurs à leur propre insatisfaction qui a reçu peu d'attention de la part des entreprises, et qui cependant, représente une force silencieuse et puissante, capable de nuire aux succès de l'entreprise. Cette étude examine l'influence de facteurs individuels et situationnels sur les comportements de bouche à oreille négatif. Les résultats révèlent que le degré de contact avec le produit, le degré d'implication dans la décision d'achat, la confiance en soi, la perception qu'a le consommateur du suivi donné à une éventuelle plainte, et l'influence d'autrui affectent les comportements de bouche à oreille négatif, aussi bien à Singapour qu'au Canada. Deux facteurs supplémentaires, l'attitude vis‐à‐vis du monde des affaires en général et la réputation de l'entreprise, affectent le bouche à oreille négatif dans l'échantillon singapourien, alors qu'un facteur supplémentaire, la sociabilité, influence le bouche à oreille négatif dans l'échantillon canadien.

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)0,006
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations256
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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