How good (or how better…) do you think you are?:The strategic positioning of competing countries in key export markets
Notice bibliographique
Résumé
The last twenty years have seen a fast internationalisation of wine markets across the globe and the rise of the new wine world, competing with traditional wine producing countries (OIV, 2010). In addition, the majority of wineries regularly export their products to generally more than one country nowadays (Crozet et al., 2009). It is, therefore, important to comparatively understand how consumers perceive wines coming from different Producing Countries (PC) in key Consuming Countries (CC), not only in relation to traditional intrinsic and extrinsic product attributes (Mueller et al., 2010a), their taste (Sirieix and Remaud, 2010), their value-for money (Orth, 2006), or matching with food (Casini et al., 2009), but they are also required to be safe, reliable, and environmentally friendly (Euromonitor International, 2010). <br/> <br/>This research asked more than 2,500 consumers recruited by an international consumer panel company in UK, Ireland, US, Canada, and Sweden to associate characteristics relative to the product dimensions mentioned above to five key PCs: Australia, Chile, France, South Africa and the US. Deviations from the expected values greater than 5% defined significant differences in perception by consumers in a specific CC to the different PCs. <br/> <br/>Results revealed that new wine producing countries were not seen as homogeneous but were perceived distinctively differently from each other in most CCs. During their market presence of more than ten to fifteen years in most export markets, new world wine producing countries have build up unique country images. At the same time our research confirmed a still existing strong divide in the profile between new world and the most prominent old world country, France, which had the most distinctive profile in all CCs. However, Australia has a relative competitive advantage in relation to Chile, South Africa or the US in most importing countries. <br/>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».