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Enregistrement W3176452509 · doi:10.1108/jfmm-08-2020-0161

One size fits all? Segmenting consumers to predict sustainable fashion behavior

2021· article· en· W3176452509 sur OpenAlex
Shelley Haines, Seung Hwan Lee

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Fashion Marketing and Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrugalityHedonismPerspective (graphical)PsychologyPersonal distressSocial psychologyConsumption (sociology)Consumer behaviourMarket segmentationMarketingAdvertisingBusinessSociologyEmpathyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study segmented consumers by combining emotional and shopping characteristics to develop typologies that classify their consumption patterns and disposal behaviors. Design/methodology/approach To identify segments of fashion consumers, an online questionnaire was administered measuring emotional and shopping characteristics, including perspective taking, empathic concern, personal distress, hedonism, and frugality. An online questionnaire involving 168 US-based participants were used to accomplish the purpose of the study. A cluster analysis was conducted to identify segments of participants based on these variables. Consumption patterns and disposal behavior, including motivation to buy environmentally friendly items, consciousness for sustainable consumption, buying impulsiveness, likelihood to follow fashion trends, and tendencies to dispose of or repair damaged or unwanted items were also measured via the questionnaire as dependent variables to be predicted by identified segments. Findings Three clusters of consumers were identified as: Distressed and Self-Oriented, Warm and Thrifty, and Cold and Frivolous. Distressed and Self-Oriented individuals reported the highest levels of personal distress and hedonism. Warm and Thrifty individuals reported the highest levels of empathic concern, perspective taking and frugality, and the lowest levels of personal distress and hedonism. Cold and Frivolous individuals reported the lowest levels of perspective taking, empathic concern, and frugality. Originality/value The classification of consumers into segments brings a new dimension to the field of sustainable fashion. Clusters were created according to the variables of emotional characteristics (i.e. perspective taking, empathic concern, and personal distress) and shopping characteristics (i.e. hedonism and frugality). The analysis unveiled three distinct clusters that can be utilized to develop tailored strategies to successfully promote sustainable fashion 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.

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)0,002
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 enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,229 · 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