The Need for Uniqueness among Gulf Cooperation Council Countries’ Consumers: A Cross-Culture Study
Notice bibliographique
Résumé
Understanding differences among consumers across varying cultures is of great importance to the success of international retailers. Ignoring the influence of culture and centralized marketing has led to a decline in profits for some international companies. Studying the culture of Middle East countries, particularly the Gulf Cooperation Council Countries (GCCC), Saudi Arabia, United Arab Emirates, Kuwait, Bahrain, Qatar, and Oman, is essential before marketing in these countries. Additionally, the GCCC is one of the top 10 luxury markets in the world. Hofstede model of national culture is crucial for GCCC due to the fact culture norms regarding dress and appearance are nationally adopted. A sample of 170 participants from the GCCC was collected using an online questionnaire of 45 items measuring national culture dimensions and need for uniqueness when shopping for luxury goods. It was found that power distance in all GCCC countries was a significant predictor of having a need for uniqueness, as well as indulgence. Power distance had a positive relationship with the need for uniqueness while indulgence had a negative relationship with the need for uniqueness. For other dimensions, findings indicated that long term vs short term orientation, masculinity, uncertainty avoidance, and individualism were not significant predictors leading to uniqueness. Additionally, the important construct for uniqueness among GCCC consumers is unpopular choice followed by avoiding similarity. Creative choice is less important among the three constructs of uniqueness for GCCC participants.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».