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Enregistrement W3199755649 · doi:10.1080/08911762.2021.1968555

Why Do Russian Consumers Prefer Foreign-Made Products and Brands?

2021· article· en· W3199755649 sur OpenAlexaff
José I. Rojas‐Méndez, Julia Kolotylo

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Marketing · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumer ethnocentrismConceptualizationNomological networkScale (ratio)Construct (python library)MarketingVariance (accounting)EthnocentrismDominance (genetics)AdvertisingExternal validityBusinessPsychologySocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study’s purpose is four-fold: (1) To test the nomological validity of the X-Scale; (2) To assess the bi-dimensionality of the consumer xenocentrism construct in a new geographical setting; (3) To determine the predictive validity of consumer xenocentrism on the willingness to buy foreign-made products and preferences for foreign brands; and (4) To analyze the relationship between consumer xenocentrism and demographics variables. The conceptualization of this research is based on System Justification Theory and Social Dominance Theory. The study was carried out across Russia employing an online survey. Results support the bi-dimensionality of the X-Scale, and indicate that consumer xenocentrism is negatively related to the consumer disposition of ethnocentrism and positively with cosmopolitanism. The X-scale explains significantly more variance on foreign brand preferences than its related consumer dispositions. In addition, consumer xenocentrism is manifested toward preferences for products and brands coming from developed countries instead of developing or transitional ones. Russian consumers are xenocentric, and the ones significantly scoring higher in this construct are males and those speaking more than one language. These results lead to a discussion of the nature of Russian consumer xenocentrism and its potential managerial implications.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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