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Enregistrement W4408382509 · doi:10.1016/j.iedeen.2025.100273

Consumer Ethnocentrism and Purchase Intentions in Native Latin American Consumers

2025· article· en· W4408382509 sur OpenAlexaff
Iliana E. Aguilar-Rodríguez, Leopoldo G. Arias‐Bolzmann, Carlos Hernán Artieda-Cajilema, Carlos Artieda-Acosta, Ana Belén Tulcanaza-Prieto

Notice bibliographique

RevueEuropean Research on Management and Business Economics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversidad de Las Américas Ecuador
Mots-clésEthnocentrismConsumer ethnocentrismAdvertisingLatin AmericansBusinessMarketingPsychologyPolitical scienceSocial psychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores consumer ethnocentrism (CET), distinguishing between Hard Ethnocentrism (HET) and Soft Ethnocentrism (SET), and their impact on Purchase Intentions (PIN), with gender as a moderating variable. Data from 372 Latin American native consumers were collected via an electronic survey, and a Structural Equation Model (SEM) and Multigroup Analysis were conducted to test the hypotheses. The findings reveal that HET does not significantly influence PIN, while SET positively impacts it. Additionally, gender differences in ethnocentrism levels were identified. This study is the first to examine consumers who stay in their native countries rather than emigrate, offering novel insights into international marketing strategies. By aligning with the Theory of Planned Behavior (TPB), marketers can foster positive perceptions, eliminate perceived barriers, and create impactful, gender-sensitive campaigns that resonate, particularly with female audiences.

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 enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,822

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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