The Effect of Lifestyle on Willingness to Pay: Empirical Study of Organic Rice in Malang, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze the relationship of lifestyle and general sustainability values to the level of Willingness To Pay for organic rice. This study used the Generalized Structured Component Analysis (GeSCA) method developed by Heungsun Hwang, Hec Montreal & Takane in 2004. The aim is to replace factors with linear combinations of indicators (manifest variables) in SEM analysis. This analysis approach uses the least square method in the parameter estimation process [1]. GeSCA is a new method of component-based SEM, very important and can be used for score calculation (not scale) and can also be applied to very small samples. The findings of the study based on the values of sustainability obtained altruistic values did not significantly influence on the value of the bio-sphere, biosphere values significantly influence on willingness to pay (WTP) and lifestyle significantly influence on altruistic values, and Willingness to Pay (WTP) for organic rice. This study is original because it focuses on certain regional areas in East Java Province, Indonesia. It concentrates on the problem of influences of lifestyle and the general sustainable value on consumer willingness to pay for organic rice so that it can provide marketers with information on how much they will pay more for organic rice. Therefore, this provides specific information that is important for journal readers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».