Long-term Orientation, Perceived Consumer Effectiveness, and Environmentally Conscious Consumer Behavior: The Case of Turkey
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes the impact of long-term orientation and perceived consumer effectiveness onenvironmentally/ecologically conscious consumer behavior in the context of Turkey. Turkey is a collectivist,high-context culture of significant geo-political importance with unique socio-cultural traits. The population isyoung and natural resources are rich. In Turkey, environmental consciousness is a relatively less internalizedconcept to which people are just recently beginning to adjust. All of this makes Turkey an interesting market tostudy the environmentally conscious consumer behavior (ECCB) construct. Looking at the impact of long-termorientation on ECCB is also one of the important contributions of this paper since environmental consciousnessrequires a long-term view of the world around us. Building upon the adaptation and extension of past research inthe area, data are collected from 97 respondents, 80 per cent of whom are undergraduate college students, andanalyzed through commonly used statistical methods. The measures used are similar to those used in previousstudies. Environmentally conscious consumer behavior measure is adapted from Roberts (1996b) and McCartyand Shrum (1994). Roberts’ (1996b) perceived consumer effectiveness measure is used in the study. Long-termorientation scale is adapted from Bearden, Money and Nevins (2006).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».