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Enregistrement W2989212463 · doi:10.3390/su11216131

The Influence of Consumers’ Perceived Risks towards Eco-Design Packaging upon the Purchasing Decision Process: An Exploratory Study

2019· article· en· W2989212463 sur OpenAlexaff
Tian Zeng, Fabien Durif

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Packaging Perceptions and Trends
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPurchasingExploratory researchBusinessMarketingPerspective (graphical)PerceptionComprehensionProcess (computing)Process managementComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on the means–end chain method, this exploratory study attempts to provide a better understanding of consumers’ perceived risks towards eco-design packaging and its effects on consumers’ purchasing decisions. This study makes divers contributions in terms of theory, methodology, and policy making. Firstly, this study provides better comprehension for the concept of “eco-design packaging” by combining an industrial perspective (i.e., a life-cycle assessment: LCA) with a consumer perspective (i.e., consumer perceptions). The findings reveal the gap between consumers’ perceptions and the LCA results towards eco-design packaging. Secondly, this study offers an alternative perspective on consumers’ reactions towards eco-design packaging through exploring the “risks” instead of “benefits” examined to inspire package innovation. This study identified five perceived risks (functional, physical, financial, life-standard, and socio-environmental risks). Thirdly, this study illustrates the benefit of using the means–end chain analysis (MEC) framework to explore consumers’ reactions and purchasing behaviors towards sustainable products. Lastly, this study offers several actionable suggestions to managers, packaging designers, and policy makers.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations40
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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