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Enregistrement W2901164151 · doi:10.1108/jcm-10-2017-2416

Home-state attachment and its effects

2018· article· en· W2901164151 sur OpenAlexaffabout
Mrugank V. Thakor, Susan Reid, Rui Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Marketing · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensBishop's UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoyaltyMarketingOriginalityStructural equation modelingFormative assessmentSituatedBusinessRobustness (evolution)Loyalty business modelValue (mathematics)Social psychologyPsychologyCreativityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Many studies have investigated consumers’ loyalty to businesses situated in the local area, in the community, the region or in the same country. However, the effect of loyalty to the state in which the consumer resides has received little attention. This paper aims to propose the concept of home-state attachment (HSA) and develop models of its antecedents and its effects on criterion variables such as loyalty to local business. Design/methodology/approach After refinement of the measure of HSA, the authors conduct two studies ( n = 202 and n = 201) among residents of two different Canadian provinces (states). They estimate the models, which include both formative and reflective indicators, using structural equation modeling. Findings The results of both studies show that HSA can be distinguished from related constructs like consumer ethnocentrism (CET). HSA has a strong effect on loyalty to local businesses, independent of the effect of CET, testifying to its importance. HSA also affects other criterion variables, with loyalty to local business playing a mediational role. Originality/value This paper shows that HSA, a social-identity-based motivation for local patronage, is an important but largely overlooked determinant of loyalty to local businesses. The robustness of the results over two studies suggests that appeals to consumers based on this motivation may enhance the effectiveness of marketing programs.

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)0,003
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 enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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