The Role of Self-Construal in Group-Buying Propensities of Chinese and Canadian Generation Z
Notice bibliographique
Résumé
Today, the use of group-buying platforms is expanding and diversifying, affecting both consumers and businesses. This paper seeks to contribute to the discussion of these platforms' global market segmentation by providing a cross-cultural understanding of the correlations between self-construal level, group-purchasing behaviour, and underlying group-purchase incentives predicted by self-construal theories among Generation Z. Data were collected from current Chinese and Canadian undergraduates at McGill University. The results reveal different relationships between self-construal, group-buying incentives, and group-buying propensity in both participant groups. For group purchases with friends (Study 1), the level of interdependent self-construal is associated with an increased likelihood for Chinese participants to share their purchase list. Nonetheless, in both participant groups, self-construal level is not associated with a propensity to accept purchase invitations from friends, while conversely, the intention to strengthen friendship bonds is a reason for accepting such invitations. For group purchases with strangers (Study 2), the level of interdependent self-construal positively correlates with both participant groups’ pursuit of group savings. Lower levels of self-construal also increase the level of pursuit of popular items among the Chinese participants. The findings shed light on the mentalities behind group-buying propensities in Generation Z, and they reinforce the need for culturally tailored managerial approaches for group-buying platforms.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».