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Enregistrement W3157535601 · doi:10.1108/ijoem-01-2021-0144

Affordable luxury consumption: an emerging market's perspective

2021· article· en· W3157535601 sur OpenAlexaff
Shadma Shahid, Jamid Ul Islam, Rahela Farooqi, George Thomas

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Emerging Markets · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensCanadore College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmerging marketsConsumption (sociology)MarketingModerationContext (archaeology)Structural equation modelingConsumer behaviourHedonismBusinessOriginalityAdvertisingPsychologySocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to focus on proposing and empirically validating a model that captures certain critical socio-psychological factors that nurture consumers' attitude towards affordable luxury brands in an emerging market context of India. Design/methodology/approach The data were collected via a cross-sectional questionnaire survey from 491 customers of different fashion accessory luxury products in India. The data were analyzed through structural equation modelling (SEM) using AMOS 23.0 SEM software. Findings The findings of this study reveal that conspicuousness, status consumption, brand name consciousness, need for uniqueness and hedonism positively affect consumer attitude towards affordable luxury, which consequently affects consumers' purchase intention. The findings further reveal that age acts as a moderator in driving consumers' neo-luxury consumption. Originality/value By uniting various socio-psychological factors with consumer attitude and purchase intention in a conceptual model, along with studying the moderating role of age, this study responds to the calls for further research regarding affordable luxury and offers a more granular understanding of specific consumer motivations that guide Indian consumers' affordable luxury consumption.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations58
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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