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Enregistrement W4379280370 · doi:10.5267/j.uscm.2023.4.012

The impacts of Maslahah product uniqueness, Islamic customer orientation, and Islamic innovativeness dimensions in improving marketing performance

2023· article· en· W4379280370 sur OpenAlexvenueno aff
Nurudin Nurudin, Hendar Hendar, Alifah Ratnawati

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHalal products and consumer behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirektorat Jenderal Pendidikan TinggiKementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi
Mots-clésUniquenessProduct (mathematics)IslamStructural equation modelingNew product developmentBusinessMarketingMathematicsGeometryGeographyStatisticsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research was an empirical study, aimed to investigate the impacts of Islamic customer orientation, Islamic innovativeness, halal product uniqueness, Thoyyib product uniqueness, and religion-centric product uniqueness on marketing performance. Respondents of this study were 250 food and beverage processing industries in Central Java, Indonesia. Then, data were analyzed using Partial Least Square Structural Equation Modeling (SEM PLS). The results of the research demonstrate that Islamic customer orientation and Islamic innovativeness had a positive and significant effect on Maslahah product uniqueness (halal product uniqueness, Thoyyib product uniqueness, and religion-centric product uniqueness). Islamic customer orientation, Islamic innovativeness, and Maslahah product uniqueness (halal product uniqueness, Thoyyib product uniqueness, and religion-centric product uniqueness) had a positive and significant effect on marketing performance. Islamic customer orientation was proven to have a great impact on Maslahah product uniqueness (halal product uniqueness, Thoyyib product uniqueness, and religion-centric product uniqueness) and marketing performance. Moreover, the Maslahah product uniqueness dimension, such as Thoyyib product uniqueness, had also a firm impact on improving marketing performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,285
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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