Life after death? Study of goods multiple lives practices
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Marketing scholars have devoted little attention to the study of practices which grant multiple lives to goods. However, these practices can considerably extend products lifecycles with far-reaching implications for traditional retailers and the economy. Accordingly, this paper aims to provide scales for perceived impact and motivations of goods multiple lives practices and to investigate the influence of impacts on motivations. Design/methodology/approach A qualitative phase (three discussion groups and 15 in-depth interviews) identified consumers’ motivations and perceived impacts of goods multiple lives practices. Two online surveys were then conducted on online panels, involving more than 2,200 consumers, to develop the measurement scales and test the structural model. Findings Results show that impacts measured only marginally influence economic motives but account significantly for a broad range of other motivations (ecological, protester and social contact motives). Research limitations/implications The study design is cross-sectional, therefore lacking causality. Replication studies could cross-validate the findings by means of experimental research. Practical implications The findings may prove of specific interest to marketers and organizations in the goods multiple lives sector seeking to harness consumer interest in these types of practices for reasons above and beyond lone economic incentives. Originality/value This study is innovative in two regards: it explores a relatively under-theorized field in marketing, namely, goods multiple lives practices; and it proposes a challenging theoretical perspective which supposes that consumers’ perceived impact of their practices plays a significant role in motivating them to engage in practices of the like.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».