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Enregistrement W4411618363 · doi:10.51847/pgrs6q35gd

10.51847/pGRs6Q35gD

2000· article· en· W4411618363 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueTime to knit · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Leadership and Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarketingAdvertisingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to investigate the role of sensory marketing in investigating the type of drinking glass on the customer's choice (the case study of Iran, India and the United Arab Emirates).The research method of this study was applied in terms of objective and correlational in terms of method.The population of the study was unlimited.Data were collected among cafe shop customers of India, the United Arab Emirates, and Iran by using questionnaire, and 200 questionnaires were distributed among the customers that 179 samples were collected as acceptable samples.According to the nature of the data, the non-parametric statistical methods were used to test the hypotheses and to evaluate the difference between the two groups, non-parametric test of Mann-Whitney was used, and to examine the difference among the three groups, Kruskal-Wallis test with SPSS software was used.The results show that the type of glass had impact on the customer familiarity with drink only in olive and dark cherry colors and respondents have more familiarity with olive color in cherry glass and with dark cherry color in simple glass.The impact of glass on preferred time to use drink was not confirmed.In investigating the effect of type of glass on the preferred age to use drink, difference was confirmed only in the case of neon yellow color.In addition, the effect of type of glass on drink pleasure in any of the colors was not confirmed.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9560,962

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,163 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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