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Enregistrement W4295004929 · doi:10.3390/su141711022

The Origins, Evolution, Current State, and Future of Green Products and Consumer Research: A Bibliometric Analysis

2022· article· en· W4295004929 sur OpenAlexaff
Alencar Bravo, Darli Rodrigues Vieira, Thais Ayres Rebello

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarketingDiversification (marketing strategy)Consolidation (business)Product (mathematics)Consumer behaviourBusinessAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Green products are crucial for a sustainable future. Without a strong understanding of consumer intent toward green products and research gaps, translating the availability of green products into actual consumer and market acceptance is hampered. This article reviews the available literature on green products and their relationship to consumers through bibliometric analysis. We used VosViewer to globalize the topic mapping and Scimat for longitudinal analysis. The results show that the available literature can be divided into four clusters, and five periods representing four distinct eras can be defined. Published studies were found in only 15 of the 36 calendar years constituting the first era. The second era started a wave of increasing green product research. In the third era, the number of journals with publications related to green products peaked. After the diversification of the third era, the fourth era saw the consolidation of the main vectors of publication. Despite a slow start in 1974, the research on eco-friendly products has expanded significantly over the past decade. Nonetheless, one persistent weakness of the literature is that most studies use customer intent, not the purchase itself, as the dependent variable. Consequently, there is still enormous potential for further research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,1790,228
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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