Driving the Consumer Adoption of Halal Cosmetics: A Systematic Review Using PRISMA and TCCM Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 epidemic has fuelled increasing anxiety regarding the environment and religiosity. Moreover, the worldwide halal cosmetics industry is expected to experience significant growth in the years ahead. Still, the reasons that drove people all across to choose halal cosmetics are unclear. OBJECTIVES: The study aims to find factors influencing halal cosmetics purchases. Based on the findings, the review proposes a conceptual framework and new directions for future research in the context of halal cosmetics. METHOD: The PRISMA & TCCM framework systematically evaluates 51 empirical articles on consumers' behaviors regarding the purchase of halal cosmetics from Scopus between 2014 and 2024 for the review. RESULTS: The review suggests forthcoming investigations to utilize Consumer Culture theory, Social Practice theory, and the UTAUT model. By highlighting patterns in halal cosmetics literature, the paper helps to guide future research in underexplored domains such as artificial intelligence and e-commerce. PRACTICAL IMPLICATIONS: The review contributes to the existing corpus of knowledge regarding the theoretical perspective of contemporary halal marketing through its proposed conceptual framework. In particular, scholars, academicians, and practitioners may delve into the reliable body of literature on halal cosmetics. ORIGINALITY/VALUE: This study examines consumer behavior regarding the consumption of halal cosmetics. It pinpoints research gaps and offers future avenues using the TCCM framework. In addition, it provides the conceptual framework for measuring the behavior of halal cosmetics.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».