MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2016158385 · doi:10.1108/13555850510672331

Country images of technological products in Taiwan

2005· article· en· W2016158385 sur OpenAlexaff
Sadrudin A. Ahmed, Alain d’Astous, Christian Champagne

Notice bibliographique

RevueAsia Pacific Journal of Marketing and Logistics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensSanotronHEC MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPurchasingContext (archaeology)Product (mathematics)BusinessMarketingWarrantyDeveloping countryAdvertisingCountry of originCommerceEconomicsEconomic growthPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents the results of a survey of 202 male Taiwanese consumers. In this study, consumer judgements of two technological products varying in their level of complexity made in highly, moderately, and newly industrialised countries were obtained in a multi‐attribute context. The results show that the country‐of‐origin image of moderately and newly industrialised countries was less negative for technologically simpler products (i.e. a television) than they were for technologically complex products (i.e. a computer). It appears that the negative image of moderately and newly industrialised countries can be attenuated by making Taiwanese consumers more familiar with products made in these countries and/or by providing them with other product‐related information such as brand name and warranty. Newly industrialised countries were perceived more negatively as countries of design than as countries of assembly, especially in the context of making technologically complex products. The image of foreign countries as producers of consumer goods was positively correlated with education. The more familiar consumers were with the products of a country, the more favourable was their evaluation of that country. Consumer involvement with purchasing a technologically complex product such as a computer was positively associated with the appreciation of products made in moderately industrialised countries. Managerial and research implications are derived from these results.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsia Pacific Journal of Marketing and LogisticsMême sujetConsumer Behavior in Brand Consumption and IdentificationTravaux en français237 207