Region of origin and product knowledge. A cross-national analysis of the purchasing decisions of Chianti classico wine
Notice bibliographique
Résumé
The paper explores the country of origin (COO) effect in the wine sector with particular emphasis on the region of origin (ROO) as a factor when evaluating alternatives in the purchasing decision-making process. The ROO identifies key information about the product. It is now generally recognized that the terroir is a crucial attribute for the quality of a wine. We have focused on case study of the appellation of Chianti Classico on the German, British, USA and Canadian markets. The choice is motivated by the long history and international reputation of the Chianti Classico. Specifically, the paper aims to answer the following main research questions: what is the importance of the country of origin/region of origin assigned by consumers in an evaluation of Italian wines and the evaluation of Chianti Classico? Is there a relationship between the region of origin and knowledge of wine in the choice processes of the buyers? The image of the Chianti Classico influences the willingness to pay a premium in the analyzed markets included in the current study? Is there a difference in product perception and buying behavior among consumers of “Old” and “New World”? The analysis was conducted on a total sample of 2.380 consumers. The results confirm the importance of the COO and especially the ROO in the process of purchase of wine products. Specifically, it reveals that COO and ROO influence on the purchasing process in different ways, and that knowledge and a familiarity with a brand might have a moderating effect on purchase decisions. It was also found that in cases where consumers were not familiar with the product choices the ROO effect might be positive factor leading to acceptance of higher prices for wines originating in well recognized regions
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».