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Enregistrement W4413075309 · doi:10.1080/10496491.2025.2530056

The Impact of Online Reviews on Sustainable Product Adoption in the Food Industry: A Serial Mediation Effect of Consumer Trust and Perceived Value

2025· article· en· W4413075309 sur OpenAlexaff
Zahid Hussain, Arman Khan, Mehreen Qureshi, Rohit Bansal, Nishita Pruthi

Notice bibliographique

RevueJournal of Promotion Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMediationProduct (mathematics)BusinessValue (mathematics)MarketingAdvertisingFood industryFood scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research analyzes the effect of online reviews on the adoption of organic goods in the context of a sustainable product through the serial mediation of consumer trust and perceived value. In marketing, online reviews are an important aspect of newly emerging product and service strategies as they affect customer behavior and perception regarding the quality, credibility, and value of a product. Primary data was collected from 290 respondents in Pakistan using a structured questionnaire. According to the findings of the study, it was found that online reviews are profoundly consequential to the sustained adoption of organic food products, with consumer trust and perceived value as the main mediating variables. Online trust increases consumers’ confidence in the product, which enhances the perceived value and adoption rate of the product. The mediation analysis also corroborated that the collective moderating effect of trust and perceived value cuts across the positive effects produced by the online reviews in a consumer’s decision. The outcomes provide useful information for marketers who operate within the organic food sector, particularly on how consumer trust can be enhanced, and product value can be articulated via online reviews to promote sustainable consumption practices.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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