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Enregistrement W2557797035 · doi:10.5539/ijms.v8n6p115

Measuring Values Importance of Saudi Consumers

2016· article· en· W2557797035 sur OpenAlexvenueno aff
Saeed Badghish

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Marketing Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDescriptive statisticsSample (material)PsychologyHospitalityValue (mathematics)MarketingHospitality industryRegression analysisCultural valuesAdvertisingGeographyTourismSociologyBusinessStatisticsSocial scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the priority of values affecting the behaviour of local consumers in the Saudi Arabian hospitality industry. The sample consists of Saudi nationals who have stayed in a hotel in Saudi Arabia. A review of the literature provides studies of values and demographic factors that could lead to differences in behaviour between gender (male vs female) and education (educated vs less-educated). There is currently little understanding of whether, or how, Saudis from different socio-cultural environments, represented in this study with different demographic profiles, differ in their values. This study considers whether there are any such differences linked to these demographic differences. The research uses a quantitative online survey based on established constructs of Kahle’s List of Values. Data were analysed in SPSS using descriptive statistics, independent samples t-tests, and regression analysis. This quantitative study finds that there are significant differences in the value of excitement, warm relationships with others, and fun and enjoyment were noted according to education level; also the value of self-fulfillment according to gender.

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)0,005
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 seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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