Dying to Understand How Electronic Word of Mouth Legitimates Sustainable Innovations in Stigmatized Markets
Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurs entering stigmatized markets face barriers to entry beyond those encountered in traditional markets. Yet, little research examines factors influencing the diffusion of these goods and services. Through the lens of institutional theory, this paper proposes and demonstrates the application of a conceptual model outlining the process by which stigmatized innovations become (de-)institutionalized. We combine mixed methods by blending qualitative with quantitative tools to analyze the legitimating influence of electronic word-of-mouth (eWOM) over time. Our findings suggest that dichotomized consumer preferences stem from normative (natural and benevolent versus artificial and malevolent), cultural-cognitive (ecological health and sustainable services versus public health and traditional services), and regulatory (government rule versus market rule) binaries that influence the deinstitutionalization of orthodoxy (utopian versus dystopian worldviews). Notwithstanding, we show that, in stigmatized markets, consumers look to eWOM to inform their choices, which can aid in deinstitutionalizing rational myths and help perpetuate service innovation. We also find that in stigmatized markets, the existing industry does not show a predictable response to societal pressures for service innovations that promote social wellbeing and sustainability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».