Bibliometric analysis of consumer ethnocentrism and consumer racism with Islamic elements
Notice bibliographique
Résumé
This study examines consumer ethnocentrism and consumer racismliterature with Islamic elements, employing bibliometric analysisthrough the Bibliometrix software to analyse current research trendsand identify emerging themes. Retrieving 101 publications with1,277 overall citations from the Scopus database, this study exploresthe structure and evolution of consumer ethnocentrism andconsumer racism. Three bibliometric analyses were conducted,including citation analysis, co-citation analysis, and keyword co-occurrence analysis, to reveal past, present, and future researchtrajectories. The study identifies two significant research streams:the interplay between consumer ethnocentrism and cultural identity,and the impact of consumer racism on purchasing behaviour inIslamic markets. Additionally, the findings highlight the increasingglobal interest in consumer ethnocentrism and consumer racism withIslamic elements, with contributions from 35 countries includingChina, Canada, India, Turkey, and Indonesia, and underscore theneed for high-quality research that addresses the complexities ofconsumer behaviour in diverse cultural contexts. This studycontributes to the theoretical understanding of consumerethnocentrism and consumer racism with Islamic elements,emphasizing the importance of quality over quantity in academicpublications. It also suggests directions for future research to furtherexplore the intersectionality of these concepts with broader socialissues. As one of the first studies to apply bibliometric analysis tothe fields of consumer ethnocentrism and consumer racism withIslamic elements, this research provides valuable insights intosignificant issues and emerging trends, paving the way for futurescholarly inquiry.
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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 | 0,011 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,156 | 0,212 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».