Organic food and Instagram health and wellbeing influencers: an emerging country's perspective with gender as a moderator
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Instagram health and wellbeing influencers (HWIs) have been increasingly considered as important sources of information and advice for their followers. This study aims to investigate the key antecedents of followers' attitude towards HWIs as well as their influence on their followers' intent to purchase organic products. The moderating effect of gender is also taken into account. Design/methodology/approach Based on data collected from 251 Instagram HWIs followers, the authors empirically tested the conceptual model using structural equation modeling. Findings First, the authors demonstrate that attitude towards HWIs positively impacts followers' attitude towards the promoted brands as well as their intention to purchase organic food brands. Second, followers' attitude towards HWIs is mainly influenced by perceived congruence, influencer credibility, and physical attractiveness. Finally, gender acts as a moderator, e.g. attitude towards HWIs is more likely to be influenced by perceived congruence and physical attractiveness among female followers. Practical implications The findings allow organic brands' managers to understand the key antecedents of followers' attitudes toward HWIs, and therefore, better select talented influencers who are able to create purchase intentions among both existing and potential customers. Originality/value This original research bridges a gap pertaining to the potential use of HWIs to shape consumer intention to purchase organic products. To the authors' knowledge, this study is the first of its kind to investigate the impact of attitudes toward influencers on both brand attitude and purchase intention in the organic food industry.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».