The impact of fees on customer purchasing behavior and beliefs in winery tasting rooms: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This scoping review presents a summary of studies that examined the impact or influence of tasting fees in wineries on the purchasing behaviour, beliefs, obligation to buy wine, and willingness to pay for such fees.Methods: A search was conducted in August 2021 and updated in March 2022 of databases (i.e., Academic Search Complete, Scopus) and hand searching using terms such as wine, tasting fees, and charges. Documents were included if they were databased studies, published in English, and related to the research question. They were then coded for characteristics of the document, design, sample, winery, purchasing behaviour and beliefs, and findings. The coding and analysis were conducted between August 2021 and March 2022. Findings: Of 195 possible documents, 16 remained after a title and abstract scan, and 12 were included after a full-article scan. The reviewed studies were conducted primarily in Australasia (60%) and North America (28%) and a majority of findings were derived from surveys or interviews. A majority of the findings suggested that customers and industry professionals did not support the adoption of tasting fees at the cellar door (64%). Though, mixed impact was noted for purchasing behaviour (i.e., volume, money spent), slightly stronger negative associations were seen for intention to visit the winery or purchase wine in the future, willingness to pay for fees, and obligation to buy wine.Originality: This is the first systematic review to examine the impact or influence of tasting fees on purchasing behaviour and beliefs in wineries.
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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 | 0,012 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».