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Enregistrement W3045889052 · doi:10.5465/ambpp.2020.12524abstract

Institutionalizing Distinctiveness: Halal Food Business Evolution and Muslim Integration in Canada

2020· article· en· W3045889052 sur OpenAlexaffabout
Jamel Stambouli, Amr Kebbi, Dave Valliere

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHalal products and consumer behavior
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityMcMaster UniversitySaint Paul University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptimal distinctiveness theoryDiversification (marketing strategy)MainstreamBusinessFood industryContext (archaeology)MarketingPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The halal food industry is growing exponentially all over the world and it is therefore receiving increasing interest from researchers. In a migratory context, it offers diversification to the host societies, including changing the food industry. Halal food businesses and products are becoming very common within non-Muslim societies, and they are also gaining an important share of markets in the mainstream food industry. To better understand how the halal food business has developed, and what are its particularities and impacts on Muslim communities and their host societies, we studied halal food businesses in Canada. We conducted more than 30 interviews with immigrant entrepreneurs from different countries of origin who started and manage halal food businesses. By employing optimal distinctiveness theory (Brewer, 1991; Zhao et al., 2017), we discovered that the halal food industry in Canada has followed a non-conventional growth process. By examining our data, we developed a model that explains how the halal-food business model evolved over time and how it impacted the integration process of newcomers.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
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