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Enregistrement W2974996129 · doi:10.3390/su11195353

High Involvement and Ethical Consumption: A Study of the Environmentally Certified Home Purchase Decision

2019· article· en· W2974996129 sur OpenAlexaffabout
Lianne Foti, Avis Devine

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPurchasingMarketingProduct (mathematics)BusinessReal estateInvestment (military)Thematic analysisCertificationConsumption (sociology)Qualitative researchEconomicsFinanceSociologyManagementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable and energy efficient (SEE) attributes in the housing market have become a focus in Canada. Similarly, understanding the consumer’s decision-making process of this high-involvement ethical product has become a burgeoning area for researchers. This study describes the development of the subject, highlighting the nature of the ethical decision-making process and how it relates to this known intention–behaviour gap. An observation, followed by two studies consisting of in-depth interviews with real estate agents and sales representatives (n = 15) and home purchasers/consumers (n = 15), were conducted. Transcriptions were analysed qualitatively with NVivo Pro 12 software (NVivo Pro 12, QSR International Pty Ltd, Melbourne, Australia). Inductive thematic analysis revealed two main driving themes: information and trust in seller/realtor. Attribute investment return uncertainty was identified as a theme that affects the strength of the relationship between purchase intention and behaviour, whereas the trust in seller/realtor speaks to how and why this effect occurs. The findings present relationships among the driving factors that were identified by realtors and consumers in the SEE housing market, as well as barriers (investment return uncertainty) that prevent consumers from purchasing high-involvement ethical products.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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