Why buy used? Motivators and barriers for re-commerce luxury fashion
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The sale of second-hand goods in the luxury fashion space continues to soar. However, existing literature on this segment is limited and the factors that draw consumers to this space are not well understood. This study aims to fill this gap and proposes a conceptual model demonstrating the linkage between the motivators and barriers toward re-commerce in the luxury fashion space and actual shopping behaviors. Design/methodology/approach A survey sample of USA second-hand luxury fashion shoppers was collected. Participants were asked questions about various motivators and barriers toward re-commerce, as well as the participants' attitudes and shopping behavior. The results were analyzed using SmartPLS structural equation modeling (SEM). Findings Economic reasons, originality and self-extension were found to be statistically significant motivators of attitudes toward re-commerce, while status consumption, nostalgia and ecological motivators were not. Superstitious beliefs were also found to be statistically significant motivators toward attitudes of re-commerce. Attitudes were also found to be a significant predictor of shopping behavior as measured by dollars spent and shopping frequency. Originality/value This study is among the first to propose a conceptual model depicting the relationship between motivators and barriers to actual shopping behavior in the second-hand luxury fashion space. Many of the motivators and barriers examined in this study are novel and have not been considered in prior research. Superstitious beliefs in particular have not been studied in the context of re-commerce.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».