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Enregistrement W4388177957 · doi:10.1016/j.jretconser.2023.103607

Why do consumers consume masstige products? A cross-cultural investigation through the lens of self-determination theory

2023· article· en· W4388177957 sur OpenAlexaffabout
Shadma Shahid, Mohd Adil, Mohd Sadiq, Ganesh Dash

Notice bibliographique

RevueJournal of Retailing and Consumer Services · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWine Industry and Tourism
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerationPath analysis (statistics)Structural equation modelingConsumption (sociology)Context (archaeology)PsychologyHofstede's cultural dimensions theoryTheory of planned behaviorCross-culturalSocial psychologyConsumer behaviourAffect (linguistics)MarketingAdvertisingSociologyBusinessEconomicsGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shaping consumers' attitudes and influencing their consumption of masstige brands via intrinsic and extrinsic motivation is an unexplored research area. By applying self-determination theory, this study attempts to divulge how extrinsic and intrinsic motivations in a cross-cultural context affect masstige consumption behavior. Thus, a research framework and hypotheses are developed and validated using cross-sectional research. The data were collected from 437 Canadian and 412 Indian respondents using Amazon Mechanical Turk. Path analysis was performed using covariance-based structural equation modeling (CB-SEM) to test the hypothesized relationship. The path analysis established that attitudes and masstige consumption are influenced by both extrinsic and intrinsic motivations and further studies established that attitude partially mediates the effect of extrinsic and intrinsic motivations on masstige consumption. However, the moderation analysis failed to establish the role of Hofstede's cultural variable (i.e., power distance) in modifying the effect of extrinsic and intrinsic motivation on masstige consumption for Indian consumers, while it did in the Canadian context, albeit on select relationships. The findings of this study may be useful to masstige marketers in understanding cultural differences when designing promotional campaigns that resonate with consumers.

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)0,001
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 enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations55
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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