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Le consommateur à compétence réduite en littératie face au labyrinthe marchand de la grande distribution : une étude ethnosociologique de l’expérience de magasinage

2018· dissertation· W7148837764 sur OpenAlexaboutno aff
Abdelkader El Hejraoui

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatistical analysisDistribution (mathematics)Urban environment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche s’intéresse à un groupe de consommateurs CCRL (Consommateurs à Compétences Réduites en Littératie) – groupe à notre connaissance peu étudié en marketing, face au labyrinthe marchand de la grande distribution et à l’émergence du paradigme de participation du client en marketing. En effet, en France 22 % des personnes âgées de 16 à 65 ans ont un faible niveau de compétence dans le domaine de l’écrit, (OCDE, 2013). En ce sens, nous intéressons à l’expérience de magasinage des CCRL en hypermarché. A travers cette recherche nous mettons en évidence que les théories dominantes en comportement du consommateur (traitement de l’information), théorie de la rationalité classique qui domine la vision du monde et plus particulièrement les sciences du marketing, et ce, par le paradigme de la pensée calculante, manque d’efficience sur les CCRL. Sur le plan méthodologique, nous nous appuyons sur une démarche ethnosociologique basée sur 22 récits de vie et sur plusieurs observations. Les résultats de notre recherche pointent les difficultés vécues par les CCRL. Enfin nous proposons un paradigme alternatif la « Métis » pour étudier le comportement de magasinage des CCRL, celui-ci se traduit par des logiques d’actions, commandées par ce qui caractérise la « Mètis » comme une « intelligence pratique » combinant flair, rapidité d’esprit, prévision, feinte, débrouillardise, attention vigilante.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,264 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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