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Enregistrement W2155935588 · doi:10.1002/cb.120

Information search patterns for gift purchases: a cross‐national examination of gender differences

2003· article· en· W2155935588 sur OpenAlexaff
Mark Cleveland, Barry J. Babin, Michel Laroche, Philippa Ward, Jasmin Bergeron

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Behaviour · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensRoyal Bank of CanadaConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituational ethicsClothingConstruct (python library)PsychologyConfirmatory factor analysisSample (material)MarketingExploratory analysisPersonalityExploratory factor analysisMacroSocial psychologyAdvertisingBusinessComputer sciencePolitical sciencePsychometricsDevelopmental psychologyData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This exploratory study examines the underlying determinants as well as the dimensionality of in‐store information searches for a Christmas clothing gift, focusing specifically on the differential effect of gender on information acquisition. A self‐administered survey, containing personality, situational and standard demographic measures, was administered to actual consumers in three Western countries, shortly after the Christmas season. Confirmatory factor analysis verified that in‐store information is indeed a multidimensional construct, composed of three distinct factors: macro information search, micro information search and salesperson help. Consistent with expectations, compared to males, females tended to acquire macro and micro information to a greater extent; males were more apt to seek the assistance of store sales personnel than females. This pattern was generally robust across the three countries. Other observed gender and/or country‐sample differences are discussed. Copyright © 2002 Henry Stewart Publications Ltd.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations161
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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