How to Promote Eco-Apparel? Effects of Eco-Labels and Message Framing
Notice bibliographique
Résumé
The study investigates the potential effects of eco-labels and advertisement message framings for promoting consumer attitude on eco-apparel consumption. Furthermore, this paper examines how consumers’ attitudes towards the brand and advertisement affect consumers’ evaluation of brand equity in sustainable brands. Using non-probability sampling with college students and Amazon Mturkers, the authors developed the proposed hypotheses with 2 (Eco-label: Absence vs. Presence) x 2 (Framed Messages: Positive vs. Negative) between-subject design on consumers’ attitudes toward the brand, advertisement, and evaluation of brand equity. To test hypotheses, multivariate analysis of variance (MANOVA) and a series of simple regressions were performed. Results revealed that the eco-label did not significantly increase consumers’ attitude toward the eco-apparel brand, leading to no interaction effect between eco-label and message framing on consumer attitude. However, message framing was effectively applied as positive messages were significantly associated with consumers’ attitudes toward the brand, the advertisement, and consumers’ evaluation of brand equity in the context of eco-apparel brands. This study simultaneously examines the eco-label and message framings on consumers’ attitudes toward the advertisements, consumers’ attitudes toward the brand, and their evaluations of brand equity in the eco-apparel context.
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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 | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».