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Enregistrement W7095486883

Article: International Marketing Forum MEASURING MODERATIONS: A CROSS CULTURAL AND COMPARATIVE SERVICES CONSUMPTION STUDY BETWEEN BRAZILIANS AND CANADIANS

2014· article· en· W7095486883 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Cultural Archaeology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)Cross-culturalFeelingPower (physics)Identification (biology)Multivariate analysis of varianceCorrespondence analysisComparative research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This study´s purpose is to examine relational benefits and consequent variables on Brazilian and Canadian consumers by moderating cultural idiosyncrasies. Comprised by a quantitative nature descriptive research 297 Brazilians and 207 Canadians were surveyed. Data was submitted to statistical tests via MANOVA comparisons, canonical correlation and regressive model moderations so as to verify the herein proposed technique. The study also gave rise to methodological contributions given the development of computational scripts employed to support the identification of each regression´s construct´s strength, orientation and path. Comparative analyses substantiate that when assessing services, Brazilians are more demanding than Canadians. Given that culturally, the former still feature greater power distance, there is ground for recommending that offering special treatment to Brazilians is an important satisfaction with employees leveraging factor. On the other hand, when unlike other fellow countrymen, Canadians receive such benefits, a general feeling arises that benefits and knacks of the kind should not be meant for but a few, shaping the service offer into one that is deemed unequal, within a society that is clearly more egalitarian than that of Brazil. Outcomes might further prove to be of use to the narrowing of Brazil-Canada business ties.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,269 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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