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Enregistrement W4408170756 · doi:10.28924/2291-8639-23-2025-61

Analyzing Food Purchasing Behavior Helps Improve Consumers' Health on E-Commerce Platforms in Viet Nam

2025· article· en· W4408170756 sur OpenAlex
Nguyen Thi Phuong Giang, Nguyen Binh Phuong Duy, Phan Tran Ha My, Chu Hue Nhi, Nguyễn Thị Tuyết, Huynh Nhat Hao, Thai Dong Tan

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Analysis and Applications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueImpulse Buying and Technology Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViet namPurchasingBusinessMarketingE-commerceAdvertisingComputer scienceEconomicsEconomyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The project aims to understand and analyze the factors influencing food buying behavior to help improve consumers' health on e-commerce platforms. As life gets busier, consumers tend to search for and choose healthy food products online. Understanding this shopping behavior will help businesses and product suppliers on the e-commerce platform better orient their business strategies. This study combines both qualitative and quantitative research methods. Based on data collected from a survey of 400 people, the data was analyzed using SmartPLS 4 software. The collected results are processed through 3 steps: descriptive statistics, measurement model testing, and structural model testing. This study analyzes food buying behavior that helps improve consumers' health on e-commerce platforms. The study results are expected to help identify the main factors affecting purchasing decisions, thereby providing business strategy recommendations for businesses and promoting online healthy food consumption.

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.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,277 · 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