Notice bibliographique
Résumé
This research was carried out with the aim of investigating the relationship between media literacy and customer's purchase intention (Case Study: Modiran Vehicle Manufacturing Company).This was a descriptive-correlational study and the statistical population composed of all customers of Modiran Vehicle Manufacturing Company in Kerman city (N = 11132).According to the Cochran formula, the sample size (N =384) was selected using convenient sampling.To collect data, two questionnaires including information literacy with a validity of 0.95%, reliability of 0.87%, and purchasing intention questionnaire with a validity of 93.0% and reliability of 785%, were used.Data were analyzed using SPSS software (version 20) and descriptive and inferential statistics such as mean, standard deviation, Pearson-Spearman correlation coefficient, multivariate regression and independent T were used.In addition, AMOSS and PLS software were used to examine the relationship of variables from the structural equations modeling.The results of the research indicated that there is a significant relationship between literacy media and customer purchasing intention.Also, there is a relationship between the media diet, message features, message critique with the customer's purchases intention.The results obtained from structural equation modeling showed that media literacy has a meaningful relationship with the customer's intention to buy in accordance with the conceptual model and the conceptual model has an acceptable fit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,977 | 0,944 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».