Consumer Purchase Intentions Regarding Fair-Trade Coffee and the Role of Virtual Reality: an Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
Fair-trade is an alternative approach to trading that has a goal of sustainable development and creating a better opportunity for producers in third world countries. Fair-trade coffee represents the largest category under this umbrella. Globally, Generation Z’s consumption and adoption of ethical/sustainable products creates new challenges and opportunities for producers and marketers. Virtual reality has seen to educate, market, and create value with its media richness, presence, interactive, and immersive qualities. As a result, VR has positioned itself to be a very strong communication tool for social scientists and marketers to add value, communicate effective messages, and impact consumer behaviour. This research examines consumer purchase intentions regarding Fair-trade coffee through the lenses of the Theory of Reasoned Action and the exploratory effect of virtual reality in the context of Generation Z. A first analysis will allow me to outline, present, and test a model regarding Fair-trade coffee consumption in the scope of the Theory of Reasoned Action. Additionally, a second analysis will leverage VR in an exploratory manner to see if this has an effect on the dimensions outlined in the model. The dimensions presented to impact Fair-trade coffee purchase intentions are personal values, knowledge of Fair-trade, general attitudes towards purchasing Fair-trade coffee, and subjective norms. By analyzing data from 314 respondents, this study found that competence, knowledge of Fair-trade, skepticism, and concern are significant predictors of product interest and likeability. Knowledge of Fair-trade and Skepticism are significant predictors of price acceptability. Furthermore, subjective norms are a significant predictor of purchase intentions. Lastly, virtual reality was found to have an inconclusive effect on the dimensions outlined in the conceptual model.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».