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Enregistrement W2941124169 · doi:10.24843/ejmunud.2018.v07.i06.p15

[sans titre]

2018· article· id· W2941124169 sur OpenAlexaff
Ida Ayu Diksita Kinasih, I Made Jatra

Notice bibliographique

RevueE-Jurnal Manajemen Universitas Udayana · 2018
Typearticle
Langueid
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueImpulse Buying and Technology Impacts
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSobel testImpulse (physics)Path analysis (statistics)PsychologyNonprobability samplingConsumption (sociology)MediationNegative emotionSocial psychologyAdvertisingSample (material)StatisticsBusinessMathematicsAestheticsDemographySociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the effect of fashion involvement and hedonic consumption tendency on positive emotions, the influence of fashion involvement, hedonic consumption tendency and positive emotion on impulse buying, and the role of positive emotions mediate the influence of fashion involvement and hedonic consumption tendency toward impulse buying on fashion products Discovery Shopping Mall Kuta. The method used to determine the sample is non-probability in the form of purposive sampling with sample size of 105 respondents. Data collection was done by distributing questionnaires directly to customers of fashion products Discovery Shopping Mall Kuta. The analysis technique used is path analysis and sobel test. There is a positive and significant relationship between fashion involvement and hedonic consumption tendency toward positive emotion, positive and significant relationship between fashion involvement, hedonic consumption tendency and positive emotion toward impulse buying. Positive emotions can act as significant mediation variables between the influence of fashion involvement and hedonic consumption tendency toward impulse buying.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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