The matching effect of local food and color on ethical dining behaviors: the roles of credibility and green image
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to identify how restaurants can effectively initiate communication via social media to promote ethical dining behaviors. This research investigates the psychological mechanism of how the matching effect of color and a sustainability activity influence customer attitude toward a restaurant and the role of perceived credibility and green image. Design/methodology/approach Two experimental studies were conducted. Study 1 used a 2 food source (non-sustainable vs sustainable) × 2 color consistency (inconsistent vs consistent) factorial design (n = 231). Study 2 used a 2 food origin (world-famous vs locally renowned) × 2 color consistency (inconsistent vs consistent) factorial design (n = 220). Findings The results indicate that the matching effect from the marketing effect of sustainability significantly promotes customer attitudes and visit intentions when background color is consistent. An unexpected matching effect was found between a non-sustainable restaurant using world-famous food with its associated color. This research demonstrates a moderation effect of credibility and a mediation effect of green image to explain the ethical decision-making process for customers. Practical implications The findings provide suggestions for restaurant marketers to effectively advertise sustainability initiatives and practices using color as a marketing tool via social media. Originality/value This research is one of the earliest studies to investigate the effect of color consistency with primary information to demonstrate how consumers respond to restaurant sustainability in social media messages using local food.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».