Gardening Consumer Segments Vary in Ecopractices
Notice bibliographique
Résumé
Savvy marketers rely on the principles of customer segmentation and product targeting to more efficiently allocate scarce resources and effectively reach groups of consumers with similar likes, preferences, or demands. Our objective was to identify and profile consumer segments with regard to their gardening purchases to determine whether there were differences in their ecofriendly attitudes and behaviors such as recycling. Our underlying hypothesis was that different types of gardeners may exhibit more environmentally friendly behavior, predisposing them to be more receptive to product innovations specifically designed to be ecofriendly. Researchers collected plant purchases, recycling attitudes and behaviors, and preferences for ecofriendly containers from 763 consumers in Indiana, Michigan, Minnesota, and Texas. A cluster analysis based on plant purchases yielded three consumer segments: low use, woody plant buyers, and herbaceous plant buyers. There were some differences with regard to recycling behaviors among consumers in the three groups, including recycling aluminum drinking cans, newspapers, magazines, use of energy-saving bulbs, and composting yard waste. Generally, herbaceous plant buyers were most ecofriendly followed by woody plant buyers and low use. Given these differences, there appears to be some merit in the future to segment consumers by plant purchases versus others to target specific types of ecofriendly products to them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».