MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7046219008

A Comprehensive Study of Sustainability, Fashion and Consumption: Understanding Consumer Behaviour and Clothing Evaluation from a Cross-national Perspective

2023· dissertation· en· W7046219008 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClothingPerspective (graphical)Systematic reviewProduct (mathematics)Consumer behaviourExploratory researchQuality (philosophy)Consumer researchContext (archaeology)Empirical research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overarching objectives of this research are twofold: (1) gaining an in-depth understanding of the current trends and developments in “fashion and sustainability” research between 2010 and 2021, identifying research gaps and influential works; and (2) examining the influence of sustainable and non-sustainable product attributes on apparel consumer choices from a cross-national perspective, specifically focusing on Indian and Canadian consumers. Although previous research has explored fashion and sustainability, to the best of my knowledge, no study has undertaken a comprehensive examination of the aforementioned objectives. Prior to this study, no research has been conducted on the significance of (non-)sustainable evaluative cues from the perspectives of both Indian and Canadian apparel consumers. \nThis thesis comprises six chapters that unfold as follows: Chapter 1 establishes the contextual background and research rationale for the topic. Chapter 2 conducts a systematic literature review to provide a comprehensive overview of the research conducted and disseminated on “fashion and sustainability” since 2010. To facilitate data analysis and gain a deeper understanding of the research evolution, various free open-access software tools such as RAKE, VOSviewer and CitNetExplorer were employed. Boolean queries were utilised to search and retrieve 860 articles related to “fashion and sustainability” from the Web of Science. Based on these publications, the research’s geographic distribution, types and approaches (e.g., qualitative, quantitative, case study and systematic literature review), author’s affiliations by country, publication trends, number of cross-national/cultural studies, and major sustainable and non-sustainable attributes were identified and examined. Chapter 3 delves into an extensive literature review of evaluative attributes in apparel, encompassing both sustainable and non-sustainable cues. This review provides insights into consumer buying behaviour across various dimensions, such as sustainable cues versus non-sustainable cues, differences between male and female consumers, and variations between developed and developing nations. Importantly, this information informs the formulation of relevant hypotheses for empirical testing in the subsequent chapter. The chapter also presents and discusses the typology of apparel cues, including intrinsic and extrinsic cues, psychic/aesthetic and physical/functional cues, sustainable and non-sustainable cues and “product-related cues and production-related cues. Chapter 4 outlines the research methodology employed for empirical testing and analysis. Data collection was conducted through self-administered online survey, with various measurement instruments developed based on prior literature. The collected data were analysed using SPSS, employing techniques such as descriptive analysis, t-test and correlation test. Chapter 5 presents the analytical results and discusses the salient impact of various apparel product cues. Additionally, it reports on the differences observed between Canadian and Indian consumers, as well as gender disparities in clothing choice. The final chapter summarised the findings, highlighted the contributions, implications and limitation of the current research, and provides recommendations for future research areas that warrant further investigation.

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)0,005
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSpectrum Research Repository (Concordia University)→Même sujetMagnetic confinement fusion research→Travaux en français237 207→