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Enregistrement W2626467023 · doi:10.1509/jim.16.0077

Old Country Passions: An International Examination of Country Image, Animosity, and Affinity among Ethnic Consumers

2017· article· en· W2626467023 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of International Marketing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupPassionsProduct (mathematics)HomelandCountry of originMarketingMulticulturalismDestinationsAdvertisingPerspective (graphical)BusinessPsychologyTourismPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ethnic consumers are an important market segment in both traditionally multicultural countries and newer destinations of growing immigration waves. Such consumers may carry with them “old country passions” that may influence their attitudes toward the products of countries perceived as friendly or hostile in relation to the consumers’ original home countries. This study is the first to examine together four place-related constructs—namely, country and people images, product images, affinity, and animosity—and their potential effects on purchase intentions for products from countries that may be perceived as friends or foes from the perspective of the ethnic consumers’ homeland, while also juxtaposing these measures against views toward a neutral “benchmark” country for comparison. The results show that country/people and product images, affinity, and animosity work differently depending on the target country; both affective and cognitive factors influence product and people evaluations; and attitudes vary in their predictive ability on purchase intentions. The article concludes with a discussion implications from the findings and directions for further research.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
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 savante0,0010,005
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,271 · 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