Influencer and other “buying” roles in the decision‐making process of retirement housing purchasers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to show that the role of children in persuading their parents to move is known to be significant, but there has been extensive debate about the roles of other people involved in the process. It is necessary to investigate who plays these roles, for they will be legitimate targets for informative promotion or help from not‐for‐profit agencies – the public sector and voluntary/charitable organisations – wanting to improve the older person's decision making when choosing from a range of housing options. Design/methodology/approach The paper shows that questionnaires were delivered to every property in nine retirement housing schemes, chosen at random, in the West Midlands region of the UK. Approximately 200 were completed. Semi‐structured interviews were undertaken with 20 of the respondents. Findings The findings in this paper demonstrate that almost all initiators were from within the family. The spouse and adult children were the most important influencers, but children had the greatest impact because almost all respondents had children, whereas only a quarter were married. Respondents alone made the decision to purchase in three‐quarters of instances. Originality/value The paper shows that not‐for‐profit agencies, when providing information and offering advice about retirement housing, need to target the potential purchaser, the spouse, adult children and other relatives. Other influencers can almost be ignored. Such action will improve the decision‐making process.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».