NGHIÊN CỨU HÀNH VI MUA SẢN PHẨM XANH CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG TẠI SIÊU THỊ CO.OPMART HUẾ
Notice bibliographique
Résumé
Nghiên cứu này được thực hiện nhằm phát triển và kiểm định mô hình nghiên cứu liên quan đến hành vi mua sản phẩm xanh của người tiêu dùng tại siêu thị Co.opmart Huế. Để phân tích vấn đề này, nghiên cứu tiến hành điều tra bảng hỏi theo phương pháp ngẫu nhiên hệ thống, với mẫu là 150 người tiêu dùng đã và đang mua sản phẩm xanh tại siêu thị Co.opmart Huế. Phương pháp phân tích hồi quy và phân tích khác biệt được vận dụng nhằm làm rõ các giả thuyết nghiên cứu. Kết quả chỉ ra rằng: Thứ nhất, người tiêu dùng nữ, độ tuổi từ 18 đến 50 tuổi, có thu nhập từ 10 đến 15 triệu và làm cán bộ viên chức, kinh doanh buôn bán là những nhóm người tiêu dùng phổ biến nhất mua sản phẩm xanh. Thứ hai, có 6 nhóm nhân tố ảnh hưởng lên hành vi mua sản phẩm xanh của người tiêu dùng, trong đó, nhận thức lợi ích (NTLI) và ảnh hưởng xã hội (AHXH) là hai nhóm nhân tố quan trọng nhất. Ngược lại, giá cả sản phẩm (GIA) và nhận thức về môi trường (NTMT) có tác động ít nhất lên hành vi mua của người tiêu dùng. Cuối cùng, tồn tại sự khác biệt rõ ràng trong đánh giá của các nhóm người tiêu dùng khác nhau về giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp và thu nhập khi đưa ra nhận định về 6 nhóm nhân tố kể trên.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,389 | 0,174 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».