Modeling country image effects through an international crisis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to propose and test a longitudinal country‐people image effect model involving a significant negative international incident between countries; study how such a model changes over time; and study the extent of image recovery in terms of how the offending country, people, and its products are perceived. Design/methodology/approach Australian consumers were surveyed before, during, and a decade after the French nuclear testing in the Pacific in 1995. Model testing was conducted using confirmatory factor analysis (CFA) and structural equation modeling (SEM) techniques. Findings The model was strongly supported in all three‐time points. During the crisis, negative feelings toward France/French rose and consumers' response to French products dropped. Country‐people competency has risen over country‐people character in explaining product evaluations. In the final period, the Australian views on country‐people character and product response had more than recovered. The country‐people character beliefs now play a significant role in influencing product evaluations after the crisis than before, while the impacts of country‐people competency on product evaluation and response have diminished dramatically. Product evaluation is fairly stable over time. Originality/value Studies to date have focused on country image at a point in time in relatively stable environmental conditions. The proposed model is helpful in understanding the processes of country‐product image effects through the study of all attitude components and through differentiation of beliefs about country and people production‐related and non‐production related characteristics. The cross‐temporal validation of the model indicates its usefulness for general applicability in country image effects 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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».