Factors Influencing Saudi Young Female Consumers’ Luxury Fashion in Saudi Arabia: Predeterminants of Culture and Lifestyles in Neom City
Notice bibliographique
Résumé
Saudi Arabia has been taking various initiatives (such as improving women’s rights for reduced dependency on male guardians, and creating training opportunities for skills improvement among Saudi locals) for creating an integrated community with diverse cultures and lifestyles as a part of transforming into a knowledge-based economy (Vision 2030). As a part of these initiatives, a new city, the NEOM project, is being constructed in the country, which includes diverse cultures, innovative technologies integrated into the ways of living and working, or simply put, as a new model for sustainable living, working and prospering. This never-before-attempted model in the country may have an impact on the local Saudi culture and lifestyles. In this context, the perceptions towards luxury fashion among the Saudi citizens were identified to be one of the important areas in lifestyles, which may be influenced by progress and development. Therefore, this study identifies and evaluates factors influencing Saudi young female consumers’ luxury fashion in Saudi Arabia, which can act as predeterminants of culture and lifestyles in Neom city. An online questionnaire-based survey was used for collecting data related to the various influencing factors classified from the literature review. A random sampling and snowball sampling approach was adopted to select the female participants across all the regions. A final sample of 775 participants was achieved after filtering the incomplete and ineligible responses. The results revealed that both motivational factors and store factors positively influenced the perceptions towards luxury brands, while significant differences were observed between the groups (educated and uneducated; employed and unemployed), while no differences were observed in relation to external factors. It can be concluded that the perception that luxury is intended for the wealthy and affluent was identified to be irrelevant, and there is a strong influence of external factors, such as social norms, religion, culture, and family on young female consumers’ luxury fashion in Saudi Arabia.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».