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Enregistrement W4386850254 · doi:10.3390/su151813872

What Factors Influence Consumers to Buy Green Products? An Analysis through the Motivation–Opportunity–Ability Framework and Consumer Awareness

2023· article· en· W4386850254 sur OpenAlexaff
Gizem Yener, Arzu Seçer, Pascal L. Ghazalian

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPurchasingSustainabilityMarketingBusinessProduct (mathematics)Consumption (sociology)Consumer behaviourAffect (linguistics)Theory of planned behaviorGreen marketingEconomicsPsychologyControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The value of sustainable consumption behaviors has dramatically increased and become an important focus area in the market and society. This study examines the internal and external drivers influencing consumers’ purchasing behavior toward green products. The Motivation–Opportunity–Ability (MOA) framework is used and expanded with consumer awareness of sustainability as the conceptual basis of this study. The data were basically gathered from 439 consumers in Greece through an online survey. Logistic Regression Analysis is used to reach the research objectives. The findings of this study point out that consumers’ motivation, abilities, and awareness of sustainability significantly affect their green product purchasing behavior. In contrast, consumers’ opportunity circumstances have no significant effects on their purchasing behavior. The outcomes of this study are pertinent for marketing activities, plans of action, and campaigns organized by marketing agents, governments, or other organizations to promote green consumerism.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,006
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,259 · 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.

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

Citations33
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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