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Enregistrement W2470414275

Country-of-origin image effects on satisfaction and purchase intention in the industrial market for seafood products : a study of Norwegian, Chilean and Canadian salmon buyers

2015· dissertation· en· W2470414275 sur OpenAlexaboutno aff
P. S. Petrenko

Notice bibliographique

RevueBIBSYS Brage (BIBSYS (Norway)) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Council
Mots-clésNorwegianAdvertisingBusinessMarketing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the growing importance of country-of-origin (COO) effects in industrial markets, \nmost prior research has been concentrated on these effects only in consumer environments. \nIn addition, existing studies on country-of-origin image (COI) have mainly targeted the \nrelationship between COI and perceived product quality for durable goods. This study \nexamines the influence of country-of-origin image effects of three different countries on \nperceived quality, buyer satisfaction and purchase intention among industrial buyers of \nseafood products in the USA. Perceived supplier reliability, a new construct in COO \nresearch, is presented and linked with COI and buyer satisfaction in the conceptual model \ndeveloped by the researcher. This research uses a mixed methods approach, utilizing both \nsurveys and in-depth interviews, to gather relevant B2B data for identifying the main \ninfluencing factors of COI. Structural Equations Modeling (SEM) and multiple regression \nanalyses are employed in order to test the relationships proposed in the model. The \nanalyses show that COI impacts overall buyer satisfaction and purchase intentions \nindirectly and that its influence is mediated by perceived product quality and perceived \nsupplier reliability. Consistent with previous studies, perceived product quality is strongly \ninfluenced by the favorability of COI. COI is also found to strongly influence perceived \nsupplier reliability, although certain differences are visible between the various countries. \nFollowing the interviews, several new relationships, such as the one between COO, \nsustainability and CSR are also found.

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)0,002
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 enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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