The Influence of Offline, Online Media and Counterfeit Awareness among Non-Perishable and Non-Food Products in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has shown that counterfeit activity causes major losses to individuals and country’s economy in the global market. This is as a result of less awareness being created across various markets. The study introduced an integrated cognitive behavioural theory in order to advance knowledge in such dimension. The aim of this research study is to investigate the influence of offline, online media and counterfeit awareness among non-perishable and non-food products in Ghana. The research mainly assessed offline media such as, television, radio, newspaper, and billboard, as well as online media such as, facebook, linkedIn, whatsapp, and twitter. A sample of 196 respondents was employed using convenient selection method. A self-completed 5 point Likert structured questionnaire survey was the data collection instrument used. The data collected were computed and analysed by multiple regression to determine the significant association between the variables involved in this study. The overall results of the offline media variables revealed that, only radio is found significant association with counterfeit awareness among non-perishable and non-food products in Ghana. Among the variables that are rejected with no significant association with counterfeit awareness involved television, newspaper and billboard. With regard to the results of online media, all the variables were rejected with no significant association with counterfeit awareness among non-perishable and non-food products in Ghana, involved facebook, linkedin, whatsapp and twitter. The study recommends that consequences about using counterfeit product should be explored to ascertain its effect.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».