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Enregistrement W2043619569 · doi:10.12735/jbm.v4i1p44

Analysis of Consumer Behavior of Organic Food in North Sumatra Province, Indonesia

2015· article· en· W2043619569 sur OpenAlexvenueno aff
Ihsan Effendi, Paham Ginting, Arlina Nurbaity Lubis, Khaira Amalia Fachruddin

Notice bibliographique

RevueJournal of Business & Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganic productTheory of reasoned actionProduct (mathematics)MarketingPsychologyFood productsBusinessSample (material)Focus groupFood scienceSocial psychologyGeographyMathematicsAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research is driven by lack of knowledge of the marketers about organic consumers and to understand the motivations behind organic purchases. This study explores the effects ofvariables of organic food knowledge, environmental knowledge, health knowledge, culture, product attribute, subjective norms, and familiarity on organic attitudes, purchase intentions and behavior. This research is conducted by using a sample consisting of 270 respondents that were taken at several organic markets. The results indicate that organic food knowledge, health knowledge and subjective norm variables were able to explain organic food purchases, while the cultural and the food attributes have no effect on attitudes. Theory of Reasoned Action (TRA) was able to provide a framework for studying the behavior of consumer attitudes towards organic food. Practical implications of this study should focus on knowledge of organic food, and health knowledge.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations28
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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