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Enregistrement W4393277218 · doi:10.3126/harvest.v3i1.64191

Customers’ Preference of Palpali Dhaka Garments in Kathmandu Valley Ordered Logistic Model

2024· article· en· W4393277218 sur OpenAlexaff
Yogesh Ghimire, Udaya Raj Paudel, Devid Kumar Basyal, Purnima Lawaju, Anil Bhandari

Notice bibliographique

RevueThe Harvest · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensQuest University Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClothingPreferenceLogistic regressionGeographyBusinessStatisticsMathematicsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dhaka is a handcrafted cloth with a specific meaning in Nepal. Despite its indigenous value, Producer & Supplier are not aware in promotional activity of the Palpali Dhaka garment is not sufficient. So, there is lack in preference of Palpali Dhaka garment. Therefore, the aim of this study is to analyze the determinant of customer preference of Palpali Dhaka garment in Kathmandu valley. Following exploratory research design was adopted and data was collected using structured questionnaire. Where ordered logistic model was used for inferential analysis, both descriptive and inferential analysis was used. Respondent were sampled from Kathmandu valley. Simple random sampling technique was used for 196 respondents. KOBO toolbox was used for data collection. The study found that the promotion of Palpali Dhaka garment is affected by major determinants. The factors which are significant to customer preference of Palpali Dhaka garment are Brand, Quality, Knowledge source, Family type, Advertising, Reducing Challenges which shape customer preference. Based on the findings of the study, the study concluded that for the better promotion of Palpali Dhaka garment the producer and supplier should improve promotional activity, improve Brand and Quality of Palpali Dhaka.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,178 · 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'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

Citations0
Publié2024
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