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Enregistrement W2905977419 · doi:10.21767/2471-7975.100028

Consumer Attitude and Behavior of Religious Consumers towards Offensive Advertisements

2017· article· en· W2905977419 sur OpenAlexaff
Alina Rashid, Nasar Khan

Notice bibliographique

RevueAnnals of Behavioural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHalal products and consumer behavior
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReligiosityPsychologyAdvertisingOffensiveTest (biology)Affect (linguistics)Social psychologyScale (ratio)Consumer behaviourBusinessMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study attempts to investigate the effect of controversial advertisements on consumer attitude, behavior and purchase intention of religious consumers. The study also aims to investigate what difference of attitude is prevailing between men and women. 200 participants ranging in age from 20 to 25 at first were randomly selected. Religious Commitment Inventory – 10 was distributed to the 200 participants. 40 participants (20 males; 20 females) having the highest and nearly equal scores on the RCI-10 were selected. The selected participants were shown censored advertisements first and the responses were collected on Consumer Attitude Questionnaire and Juster’s 11 Point Probability Scale. After collecting the questionnaires, participants were shown uncensored versions of the same advertisements, and responses were then collected again on same scales. The analysis of results using t-test and Pearson correlation co-efficient suggested that controversial advertisements negatively affect the consumer attitudes of religious consumers; moreover females with high religiosity are more offended by controversial advertisements as compared to males with high religiosity. However, the analysis of results showed that consumer attitude is not a strong predictor of consumer behavior, as there might be other mediating and moderating variables that shape the ultimate purchase intention and consumer behavior.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,008
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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,244 · 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.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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