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Enregistrement W6992434111

L’impact de l’abandon ressenti sur l’intention d’achat des consommateurs : le cas de la pandémie de la COVID-19 dans l’industrie de l’événementiel au Québec

2022· other· fr· W6992434111 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueUrological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationResearch methodologyData collectionFeature matching
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pandémie de la COVID-19 a entraîné l’annulation d’un volume important d’événements au Québec. On peut alors considérer que plusieurs consommateurs des industries de l’événementiel et du divertissement ont vécu une défaillance de service. Ce contexte unique a favorisé l’émergence d’une notion ayant fait l’objet de peu de recherche dans le domaine du marketing : l’abandon ressenti. Cette recherche a pour objectif d’étudier l’impact de l’abandon ressenti par la population québécoise à l’égard des grands événements auxquels ils devaient participer sur leur intention comportementale. Pour répondre à cette question de recherche, un panel a été utilisé pour rejoindre les 250 Québécois et Québécoises qui ont accepté de participer à cette étude en répondant au questionnaire élaboré. Les résultats du modèle d’équations structurelles utilisé pour tester le cadre conceptuel ont confirmé la présence de plusieurs relations significatives entre les variables étudiées. 1) L’attachement d’un consommateur envers un grand événement a un impact négatif sur son niveau d’abandon ressenti lors de la défaillance de service; 2) Un niveau élevé d’abandon ressenti par le consommateur a un impact négatif sur son attitude à l’égard de ce grand événement; 3) Une attitude favorable influence positivement l’intention comportementale à l’égard de ce grand événement. En réaction à ces résultats, les gestionnaires de grands événements peuvent ajuster leurs pratiques marketing afin de mieux répondre aux besoins et aux attentes des consommateurs. Ils doivent redoubler leurs efforts pour générer de l’attachement chez leurs consommateurs afin de minimiser l’abandon ressenti lors de mauvaises performances. Ils doivent aussi avoir accès à une base de données comportant les coordonnées de leurs consommateurs pour être capable de les rejoindre facilement et régulièrement. Pour minimiser l’abandon ressenti, les gestionnaires se doivent de tenir informés les consommateurs ponctuellement à propos de tout changement par l’envoi de communications claires, empathiques et sincères. L’adoption d’une politique de remboursement compréhensible et l’implantation d’un processus de remboursement accessible semblent également apaiser le sentiment d’abandon ressenti.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations0
Publié2022
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