Role of socio-cultural capital and country-level affluence in ethical consumerism
Notice bibliographique
Résumé
So far, most ethical consumerism research has been contained within Western countries, thus limiting our understanding of the concept in emerging markets. Given the call for extending empirical-based knowledge for a better understanding of peculiarities, dynamics and country-level variations (i.e. social, cultural) in the context of ethical consumerism in emerging markets, this research cross-examines the interactive nature of individual- and country-level predictors of ethical consumerism in emerging and developed markets, employing a multilevel approach. At the individual level, we posit that ethical consumerism is motivated by social and cultural capital. In contrast, at the contextual level, we choose country-level afuence as an infuential factor that might impact the relationship between socio-cultural capital and ethical consumerism. The study uses the International Social Survey Programme’s (ISSP) 2014 citizenship module data set (including 34 countries) for investigating individual-level predictors (of social and cultural capital). The GDP per capita data from the International Monetary Fund’s (IMF) Economic Outlook database was used to examine the cross-level interactions between individuallevel predictors and country-level afuence. The fndings suggest that social and cultural capitals positively infuence ethical consumerism in emerging and developed markets. Further, country-level afuence moderates the relationship between socio-cultural capital and ethical consumerism for both markets. However, cultural capital proved to be a stronger predictor of ethical consumerism as country-level afuence increases. The research fndings highlight meaningful cross-country-level interactions that help further understand the basis of ethical consumerism from a global perspective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».