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Enregistrement W4387576949 · doi:10.26668/businessreview/2023.v8i10.3656

The Altruistic Connection: Unraveling How Altruism Drives Eco-Friendly Consumer Behavior in Green Marketing (Literature Review)

2023· article· en· W4387576949 sur OpenAlexaff
Farida Yulianti, Rizka Zulfikar, Lamsah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Professional Business Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueLeadership, Behavior, and Decision-Making Studies
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAltruism (biology)Green marketingSustainabilityContext (archaeology)Consumer behaviourMarketingScopusSociologyEconomicsPsychologyBusinessSocial psychologyPolitical scienceEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This article explores research on eco-conscious marketing (2010-2022) via sources like Scopus, ScienceDirect, Emerald, and Taylor & Francis. Altruism, acting selflessly for others, significantly impacts eco-friendly choices. Theoretical framework: This research examines altruism's role in eco-friendly marketing through behavioral theories. Limited analysis of psychological links and cultural norms exists. Further investigation is needed for sustainable consumer behavior and ethical exchange. Methodology: In the effort to comprehend the complex connection between altruism and green marketing, a strong methodology has arisen through the combination of qualitative research techniques and a comprehensive examination of existing literature. This description presents the methodological process utilized to examine the impact of altruism on research related to green marketing from 2010 to 2022. This exploration involves the gathering of data, its analysis, and the development of meaningful insights, all drawn from reliable sources such as Scopus, Emerald, ScienceDirect, Taylor & Francis, and Google Scholar. Findings: In the context of green marketing, altruism is pivotal for comprehending and shaping consumer behavior. Beyond economic factors, it embraces emotions, ethics, and communal welfare. Altruism-driven strategies hold promise for positive change, brand loyalty, and sustainability. Research spanning 2010-2020 uncovers gaps in understanding altruism's mechanisms, contexts, sustainability, trade-offs, extensions, and interactions, necessitating their exploration for effective green marketing and a sustainable world. Research, Practical & Social implications: The research identifies gaps in comprehending altruism's psychological aspects, context influences, and sustainability. This enhances strategies for sustainable consumer behavior. Additionally, leveraging altruism supports green marketing's effectiveness, bridges the "value-action gap," and fosters brand loyalty, thereby harnessing its potential for positive change, a greener future, and enhanced brand allegiance. Originality: Employing qualitative research methods and extensive literature review, this study explores the link between altruism and green marketing from 2010 to 2022. The synthesis of findings reveals altruism's role in shaping consumer behavior, with implications for marketing strategies, bridging value-action gap, and fostering brand loyalty. Research gaps underscore the need for investigating psychological mechanisms, contextual influences, and sustainability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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