How do foreign customers' perceptions of product-harm crises affect their transfer of capability- and character-based stigma?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Customers often trace a product-harm crisis to the deviant firm's capability- or character-relevant issues. This study examines how capability- and character-based stigma associated with product-harm crises influence foreign customers' product preferences (i.e. brand affect and purchase intention) for other firms from the same country of origin. Design/methodology/approach Qualitative survey data are used to test hypotheses with a structural equation model. Findings The authors find that negative capability judgment significantly affects foreign customers' product preferences for other firms from the same country of origin, whereas negative character judgment does not. However, customers' national animosity and product knowledge moderate the stigma spillover effects. Specifically, national animosity and product knowledge weaken the spillover effects of capability-based stigma but strengthen those of character-based stigma. Research limitations/implications Future research could examine strategies for uninvolved firms to avoid the stigma-by-association effect. Moreover, due to the lack of resources to collect data, this study does not investigate how customers' generalized favorability and familiarity with crisis-stricken firms and uninvolved firms moderate the stigma-by-association effect. Originality/value The findings of this study advance our knowledge on product-harm crises and the stigma-by-association effect.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».