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Enregistrement W7122834685 · doi:10.1108/jrpc-12-2024-0066

Socially responsible customer journey: uncovering the meanings of local product consumption

2025· article· en· W7122834685 sur OpenAlexaff
Carolina Mapurunga Azevedo, Minelle E. Silva

Notice bibliographique

RevueJournal of responsible production and consumption. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowball samplingSolidaritySocial responsibilityConsumption (sociology)Qualitative researchProduct (mathematics)Consumer behaviourCustomer intelligenceCorporate social responsibility

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to investigate the meanings attached to local product consumption through the concept of the socially responsible customer journey. While multiple studies have explored the consumer journey, there is a lack of evidence on sustainable consumption, which in this study is represented through socially responsible behaviors. Design/methodology/approach A qualitative study was conducted through 21 interviews with consumers of local products in Brazil, identified using a snowball sampling technique. Data were analyzed through content analysis. Findings Six meanings were mapped along the customer journey: importance and appreciation of local products, satisfaction in contributing to local production, socio-environmental concerns, personal value, female solidarity and doing good (for oneself and/or others). The analysis revealed that the purchase phase was the most critical in ensuring socially responsible behavior, guided by customers’ experiences of sustainability. Originality/value Unlike previous research, this study offers a discussion of the customer journey and its role in local development. The authors propose the concept of the socially responsible customer journey.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,241 · 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
Publié2025
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