MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2403212482 · doi:10.5539/ijms.v8n3p189

Green Marketing Activities to Support Corporate Reputation on a Sample from Turkey

2016· article· en· W2403212482 sur OpenAlexvenueno aff
Uğur Batı

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Marketing Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreen marketingMarketingBusinessPromotion (chess)ReputationSample (material)PurchasingSales promotionSales management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In today’s world of competition, companies are under pressure to produce environment-friendly products and services. As consumers get more sensitive on environment protection, their purchasing behavior develop on that direction as well as. Under these circumstances, a concept called “green marketing” is widely discussed in both academic and industrial circles. Green marketing is basically the promotion of environmentally safe and beneficial products; it also includes the development of ecologically safer products, recyclable packaging, green promotion activities and green labels. Moreover, it’s claimed that there is a correlation between green marketing and good corporate recognition. The purpose of the study is to investigate relationship between green marketing activities and corporate reputation on the sample of Aygaz, one of the most important energy and LPG Companies in Turkey. For this purpose, a well-prepared questionnaire complying with the literature was carried out on 526 participants who are automobile drivers in different regions of Turkey. Research data is evaluated in the program of SPSS with t-test, factor, frequency, correlation and variance analyses. According to the results of the field study, 87.3% of the consumers have stated that there is a relationship between the green marketing activities and the corporate recognition. In the research results we do not reveal any direct relation between the consumers’ purchase preferences and green marketing practices in the sample of Aygaz brand.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Marketing StudiesMême sujetEnvironmental Sustainability in BusinessTravaux en français237 207