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Enregistrement W2790697304 · doi:10.1111/ijcs.12428

Consuming counterfeit: A study of consumer moralism in China

2018· article· en· W2790697304 sur OpenAlexaff
Eric Ping Hung Li, Magnum Lam, Wing‐sun Liu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Consumer Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusKelowna General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHong Kong Polytechnic University
Mots-clésCounterfeitConsumption (sociology)MoralitySociologyConsumer behaviourConstruct (python library)NegotiationMarketingValue (mathematics)ChinaSocial psychologyAdvertisingBusinessPsychologyPolitical scienceSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The consumption of counterfeits is a central theme in understanding consumer moralism. While some studies on marketing have highlighted the consumption motives and socio‐economic factors behind this seemingly unethical phenomenon, research on the subjective experiences of consumers and the cultural concerns about the consumption of counterfeits is lacking. The aim of this article is to gain a better understanding of how consumers construct and negotiate their moralistic identities through engaging in counterfeit consumption. We also examine how consumers utilize counterfeit goods as symbolic resources to echo, or even reproduce, the entrenched Chinese social relationships and marketplace ideological conditions. Our findings suggested that the research participants attempted to make sense of their counterfeit consumption behaviour by infusing the moralistic meanings drawn from the Chinese socio‐cultural value orientation. The study concludes that the moral identity work and counterfeit consumption practices are interwoven in a web of multiple discourses and resources available in the contemporary marketplace under the overarching consumer moralism framework.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,290 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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