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Enregistrement W2344875840 · doi:10.1080/09593969.2016.1170065

Factors influencing Generation Y consumers’ perceptions of eWOM credibility: a study of the fast-food industry

2016· article· en· W2344875840 sur OpenAlexaff
Roy Shamhuyenhanzva, Estelle van Tonder, Mornay Roberts-Lombard, David Hemsworth

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Retail Distribution and Consumer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLISRELCredibilityHomophilyStructural equation modelingSource credibilityTrustworthinessContext (archaeology)PsychologyPerceptionSample (material)Meaning (existential)PopulationMarketingAdvertisingBusinessSocial psychologyGeographyPolitical scienceSociologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

eWOM communication is certainly one of the most influential drivers of purchase decisions. However, little knowledge is available on the factors that influence the trustworthiness and credibility of eWOM communication. To address this research gap, the study aimed to assess whether the three independent variables (homophily, authority and interestingness) have a significant positive indirect effect on eWOM credibility, as mediated by source trustworthiness. The context of the study was fast-food retailers. A cross-sectional survey was conducted and the target population included all Generation Y consumers that visited the fast-food market leaders in Gauteng province, the economic hub of South Africa. Lisrel version 8.8 was used to analyse the results obtained from a realised sample of 362 respondents and to compile the structural equation model. The findings of the study support the research hypotheses formulated and offer a theoretical contribution by enhancing knowledge of the relationships between the variables investigated as well as the factors that could influence eWOM credibility. The study also has meaning to fast-food retailers, as the model could be applied to formulate appropriate strategies and influence the online conversations and perceptions of consumers.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
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 savante0,0000,000
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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,251 · 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.

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

Citations42
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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