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Enregistrement W4388956797 · doi:10.1108/ejm-04-2022-0254

Consumers’ attributions in performance- and values-related brand crises

2023· article· en· W4388956797 sur OpenAlexaff
Liangyan Wang, Eugene Y. Chan, Ali Gohary

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Marketing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlameAttributionReputationValue (mathematics)OriginalityMarketingBrand equityBrand managementBusinessSocial psychologyAdvertisingPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose During a brand crisis, consumers construct attributions to understand the cause of the crisis and to assign blame, with attributions of blame to firms consequently lowering brand attitudes. The purpose of this paper is to explore attributions of blame in performance- versus values-related brand crisis. Do consumers assign different levels of blame to values- versus performance-related brand crises? Design/methodology/approach The authors conducted three experimental studies, plus one pilot study, with American, British and Australian participants in which they manipulated the type of brand crisis as values- or performance-related to determine the extent to which consumers attribute blame to the firm and the effects of those attributions on consumers’ brand attitudes. Findings Findings indicated that consumers assign more blame to firms for a values-related brand crisis than for a performance-related brand crisis. Research limitations/implications The findings of this study explain how consumers are harsher towards firms that violate some moral or social standards than those that exhibit product defects. Practical implications For branding and public relations officials, finding greater internal attribution for values-related brand crises offers implications for how and what information about such crises ought to be conveyed to manage consumer response and brand reputation. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, the findings are the first to explore attributions in blame toward values- and performance-related brand crises.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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