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Enregistrement W2131733514 · doi:10.5539/ijms.v5n5p24

Long-term Orientation, Perceived Consumer Effectiveness, and Environmentally Conscious Consumer Behavior: The Case of Turkey

2013· article· en· W2131733514 sur OpenAlexvenueno aff
Mısra Çağla Gül

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Marketing Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarketingCollectivismContext (archaeology)PopulationTerm (time)ConsciousnessConsumer behaviourScale (ratio)Construct (python library)BusinessPsychologyAdvertisingEconomicsSociologyGeographyComputer scienceIndividualism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations34
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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