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Enregistrement W7038655999

Impact de la rareté, de la nostalgie et de l'authenticité sur l'intention d'achat des bières

2015· dissertation· fr· W7038655999 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Access to Libraries (Université catholique de Louvain (UCL), l'Université de Namur (UNamur) and the Université Saint-Louis (USL-B)) · 2015
Typedissertation
Languefr
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic powerRelations of productionPower (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis quelques années, un nouveau phénomène a fait son apparition sur le marché brassicole : il s’agit des microbrasseries. Ou, peut-être, devrions-nous plutôt parler de réapparition. En effet, les microbrasseries ont longtemps fait partie du paysage brassicole européen et américain, pour disparaître vers la fin des années 70. Ces années étaient marquées par une production dite de masse, prônée par les grands groupes brassicoles (Oliver & Colicchio 2011). Mais la résistance s’organisait et la fin des années 80 marquait un tournant dans l’histoire brassicole. Effectivement, quelques amoureux du breuvage houblonné, principalement localisés en Angleterre, aux États-Unis et au Canada, relançaient alors le mouvement des microbrasseries comme pour en rappeler son origine multiséculaire et ses bienfaits. Par ailleurs, certains y voyaient une réponse aux crises alimentaires et financières qui ont touché le monde lors de cette dernière décennie. Nous assistons donc à une nouvelle montée en puissance du nombre de microbrasseries aussi bien en Belgique qu’ailleurs. Le terme « microbrasserie » est né au Royaume-Uni et désigne des brasseries de très petite taille. Le succès des microbrasseries s’est accentué, ces dernières années, si bien qu'aujourd'hui, de grands groupes brassicoles tentent d'imiter le phénomène. Nous pouvons retenir, à titre d’exemple, « Leffe » qui, à l’aide du “food pairing” (association de la bière à la gastronomie), tente de faire passer sa bière comme un produit du terroir. Un exemple imagé peut être consulté en Annexe 1 (p.A1). Pourquoi les bières microbrassées sont-elles vues comme si particulières, si différentes des autres, expliquant, par là, leur succès ? Le but de ce mémoire est de découvrir le secret sur lequel sont bâties les «fortunes» de ces différentes bières. Dès lors, nous essayons de déterminer les caractéristiques qui influencent le choix du consommateur envers un produit tel qu’une bière microbrassée. L’analyse de ces caractéristiques se centre sur l’effet de rareté, ainsi que sur la nostalgie et sur l’authenticité. L’effet de rareté “se réfère à l’influence de la rareté perçue sur la désirabilité d’un objet” (Jung et Kellaris, 2004, p.739). La rareté s’observe lors d’une restriction de quantité : offre limitée ou demande supérieure à l’offre. Ou encore, lors d’une restriction de temps : le produit n’est disponible qu’à une certaine période tous les ans ou n’est disponible qu’une seule fois pour un certain laps de temps. La nostalgie, quant à elle, “est une réaction affective douce-amère” (Divard et Robert-Demotrond, 1997). Elle permet aux gens de se replonger dans un passé souvent idéalisé. On distingue la nostalgie personnelle qui fait référence au vécu de la personne et la nostalgie historique qui fait référence à une représentation du passé avant la naissance de l’individu. Dans ce mémoire nous nous intéressons aussi à l’ancienneté des marques perçue comme facteur nostalgique. Enfin, l’authenticité peut revêtir bien des aspects : ce qui est perçu comme authentique pour l’un ne l’est peut-être pas pour l’autre. Devant la multiplicité des facteurs potentiels qui peuvent affecter l’authenticité, nous ne reprenons que certains facteurs propres aux bières microbrassées. La méthodologie utilisée pour notre étude quantitative a fait appel au concept de l’analyse conjointe. Au terme de cette étude, nous pouvons conclure que les composantes suivantes ont bien un impact positif sur l’intention d’achat : évènement ponctuel, offre limitée, nostalgie historique, ancienneté de la marque et caractère local du produit. Nous ne pouvons, par contre, rien affirmer en ce qui concerne l’effet de la saisonnalité, d’une demande élevée ou encore de l’utilisation d’ingrédients naturels sur l’intention d’achat. Nous avons déterminé que seul, l’âge jouait un rôle modérateur sur les intentions d’achat dans notre modèle, et ce uniquement pour la constante. Celle-ci représentait le panier ne possédant aucun slogan. Notre étude quantitative s’est finalement concentrée sur une dernière analyse, à savoir la segmentation ex-post. À l’issue de cette analyse typologique, nous avons identifié deux groupes distincts de consommateurs. Le premier groupe est composé d’individus sensibles à tous les niveaux d’attributs excepté la saisonnalité et la demande supérieure. Le second groupe est, lui, uniquement sensible au niveau d’attribut évènement ponctuel.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0130,008
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,011

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,257 · 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
Publié2015
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