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Enregistrement W3137271454 · doi:10.1080/17543266.2021.1898681

Factors influencing consumer choice: a study of apparel and sustainable cues from Canadian and Indian consumers’ perspectives

2021· article· en· W3137271454 sur OpenAlexaffabout
Osmud Rahman, Benjamin C. M. Fung, Devender Kharb

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Fashion Design Technology and Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensMcGill UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClothingProduct (mathematics)Transparency (behavior)MarketingBusinessSustainabilityPsychologySalientAdvertisingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to investigate the salient effects of product evaluative cues from a cross-national perspective. A web-based survey consisted of eight measuring items of environmental commitment and behaviour, 20 items of product cues, and demographic and behavioural questions were employed. A total of 321 and 309 usable surveys were collected from Canada and India, respectively. The results revealed that Canadian and Indian consumers were more concerned about psychic/aesthetic and physical/functional cues than extrinsic and sustainable cues. In particular, fit and comfort were perceived as the two most important evaluative criteria by both samples. Indian consumers relied more heavily on ‘no child labour’ and ‘no animal skin usage’ cues to evaluate apparel products than their Canadian counterparts. The findings underpin several implications, including aesthetic longevity, versatility, durability, and affordability of clothing, as well as transparency on sustainable production and practices

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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