A comparative analysis of dimensions of COO and animosity on industrial buyers’ attitudes and intentions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Country of origin (COO) is well established as an extrinsic product cue that influences buyer behavior in the business-to-business (B2B) context. However, non-product-specific attitudes to a COO, including the notion of animosity, have received rather less attention. This paper aims to investigate COO as a multi-dimensional construct and animosity as a normative dimension of buyers’ attitudes and intentions. Design/methodology/approach The work is based on data collected from industrial buyers in Egypt and Canada to enable a comparative perspective between developing and developed countries. Structural equation modeling was used to test the study’s hypotheses. Findings Country of manufacture was an antecedent of perceived quality and a determinant of brand evaluation in both countries. Price was an antecedent of perceived risk and value in Egypt, while its impact on perceived risk was less pronounced in Canada. Perceived value was the strongest determinant of willingness to buy, while animosity played a significant role in this respect in Canada but not in Egypt. Research limitations/implications Country of brand was not included as a dimension to be investigated; industry type was not controlled and may confound the results; and generalization of the results is limited given the cross-sectional approach. Originality/value The study’s contribution lies in four main elements, viewed individually and in combination: investigating a large number of COO constructs that have not been studied within a single research context in B2B before; including the animosity construct in a B2B setting; contrasting “benefit received” and “sacrifice given” constructs that help to shape industrial buyers’ purchase decisions; and carrying out the research in two very different countries to help improve the generalizability of results.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».