A cross-national study of young female consumer behaviour, innovativeness and apparel evaluation: China and India
Notice bibliographique
Résumé
<p> </p> <p>In order to advance our knowledge about consumers’ shopping behaviour and preferences in two emerging markets (China and India), the current study was undertaken to investigate (1) apparel consumers’ shopping behaviour; (2) the effect of consumer innovativeness, and (3) the salient impact of apparel evaluative cues. An online self-administered survey consisted of shopping behavioural questions, the Domain Specific Innovativeness (DSI) scale, 12 apparel cues, and demographic questions were used for this study. In total, 266 and 236 usable data were collected from Chinese and Indian female participants respectively. The findings indicated that Chinese and Indian fashion innovators tended to spend more money on new clothes than non-innovators. Chinese fashion innovators spent significantly more time shopping online than did Indian innovators. In terms of the importance of evaluative cues, fashion innovators and non-innovators in both countries considered fit to be the most important cue; style, colour, and comfort played a relatively important role in clothing evaluation as well, but ease of care and durability were cited as relatively less important among many other cues. The two least important cues were brand name and country of origin.</p>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».