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Enregistrement W7017736102

A Binational Investigation of the Effects of Country of Origin Cues on Consumer Purchase Intentions

2014· dissertation· en· W7017736102 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueResearch Repository Saint Petersburg State University (Saint Petersburg State University) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWine Industry and Tourism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumer ethnocentrismCountry of originEthnocentrismNationalityGermanAffect (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The key goal of the study is to determine how different country of origin information affect consumer purchase intentions in two different countries using beer as a product, as well as to identify factors that influence the relationship between country of origin information and consumer behavior.
\n
\n In order to meet this goal, a survey of Russian and Canadian consumers was conducted, and results of the survey were analyzed by constructing a full-factorial ANOVA, as well as testing for simple main effects using other ANOVAs. The results of the research demonstrate that two country of origin cues – country of brand origin and country of manufacture – have individual as well as joint effects on consumer purchase intentions. While country of manufacture is found to exert a stronger influence on consumers than country of brand, combined effects of country of manufacture and country of brand origin indicate that certain combinations are more favourable than others (e.g. German beer made in Germany). Evidence is also provided for a difference in impact of country of origin information on Russian and on Canadian consumers. Moreover, ethnocentrism and nationality together are shown to significantly influence the way country of origin information impacts consumers’ purchase intentions, with ethnocentric consumers from either Canada or Russia preferring beer that is produced in their home countries to foreign-made beer or home counry-branded beer produced abroad. Based on these findings, recommendations for companies regarding national branding strategies, foreign branding, and targeting ethnocentric consumers, are developed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,238
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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