Markkinaorientaation hyödyntäminen kuluttajalähtöisessä markkinassa – REKO-lähiruokarenkaat
Notice bibliographique
Résumé
Vuodesta 2013 Suomessa on yleistynyt voimakkaasti uusi lähiruokaan ja paikallisuuteen nojaava ilmiö REKO (rejäl konsumtion). REKO-lähiruokarenkaat tarjoavat kuluttajille kanavan hankkia elintarvikkeita suoraan ruoan tuottajilta ja tuottajille mahdollisuuden parempaan tuottoon välikäsien jäädessä pois asiakkaan ja tuottajan väliltä. Tässä tutkimuksessa tarkastelun kohteena on sekä REKO ilmiönä että REKO-lähiruokarenkaissa toimivien tuottajien toiminta ja sen kehittämismahdollisuudet.\n\nTutkimus analysoi REKO-lähiruokarenkaita kuluttajalähtöisenä markkinana ja niissä toimivien tuottajien toimintaa markkinaorientaation avulla. Tutkimuksen primaariaineistona on viisi haastattelua REKO-lähiruokarenkaissa toimivilta tuottajilta sekä haastattelut REKO-verkoston alullepanijalta Thomas Snellmannilta ja REKO-lähiruokarenkaassa ylläpitäjänä toimivalta Ann-Sofi Ljungqvistilta. Aineistoa analysoitiin teoriasidonnaisen sisällönanalyysin menetelmin.\n\nTutkimus perehtyy REKO-ilmiöön ja tarjoaa sen kuvaamiseksi kuluttajalähtöisen markkinan perustalle rakennetun mallin. Mallista käy ilmi muun muassa, mitä toimijoita REKO-lähiruokarenkaissa toimii, minkälaisissa ympäristöissä toimitaan ja minkälaista toimintaa näissä ympäristöissä tapahtuu. Tutkimus selvittää REKO-lähiruokarenkaissa toimivien tuottajien markkinoinnillista toimintaa markkinaorientaation kautta sekä antaa ehdotuksia toiminnan kehittämiseksi. Tuottajahaastatteluista selvisi tuottajien pitävän asiakaskohtaamista tärkeänä, tuottajilla olevan kohtuullinen ymmärrys asiakkaistaan, kilpailijoistaan sekä toimintaympäristöstään sekä tuottajien toteuttavan yksinkertaisia markkinointi- ja muita toimia. Kehitysehdotuksiksi määriteltiin systemaattinen tiedon kerääminen, kerättyyn tietoon reagoiminen sekä suunnitelmallinen oman viestin esiin tuominen.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,624 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».