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Enregistrement W2522582135 · doi:10.5539/ijms.v8n5p56

Determinants Impacting Consumers’ Purchase Intention: The Case of Fast Food in Vietnam

2016· article· en· W2522582135 sur OpenAlexvenueno aff
The Anh Phan, Phuong Ly Hoang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Marketing Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVietnameseMarketingConsumption (sociology)Scale (ratio)Value (mathematics)BusinessSet (abstract data type)PsychologyFood safetyFood choiceFood consumptionConsciousnessAdvertisingEconomicsAgricultural economicsMedicineGeographyStatisticsComputer scienceSociologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The purpose of this case study is to explore and study the determinants impacting Vietnamese students’ food choice and the pattern of consumption of fast food in university students. The objective set for this research was conduct with the following objectives respectively getting an insight of fast food market in Vietnam and explore the attributes that Vietnamese students in perceive to be important in the selection of fast food restaurants and the study results provide a better understanding about the industry and consumer food choice variables The model and the design of the questionnaire content in this study was based on the measures of previous related research and literatures and several constructs were measured by single item scale, E-S-QUAL scale (Parasuraman et al., 2005) that has been developed and used in the present study has been shown to be a valid instrument for the measurement with four main factors (Health Consciousness, Value Perceived, Food Safety and Price) toward with Purchase Intention. In this regard, other questions were also applied in the survey to get an insight about demographic information and consumption habits of students in this research. Moreover, we found significant positive relationship between the purchase intentions and food safety, subsequently price and value perceived with similar positive relationships. Hence we can say that managers have to keep these factors in mind to perform better.<strong> </strong></p>

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,279 · 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.

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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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