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Record W2903188352

Analyse des déterminants de la fidélité pour le commerce de détail alimentaire au Québec

2018· article· fr· W2903188352 on OpenAlexaboutno aff
Ndeye Fatou Bintou Gueye

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicWine Industry and Tourism
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhysicsPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le secteur du commerce de détail alimentaire est l'un des plus importants dans l'économie québécoise. Ce secteur est constitué de deux acteurs principaux qui sont les détaillants alimentaires et les consommateurs québécois. Pour que ce secteur puisse prospérer, les détaillants doivent mettre en œuvre des stratégies afin de fidéliser les consommateurs. Le but de cette étude est d'identifier les déterminants qui ont un effet positif sur la fidélité des consommateurs dans le commerce de détail alimentaire au Québec. Pour ce faire, nous avons passé en revue les différents concepts de la fidélité dans la revue de la littérature. Ensuite, nous avons identifié des déterminants qui sont susceptibles d'engendrer la fidélité chez le consommateur à l'aide d'un cadre conceptuel (Meyer, 2002) qui nous a permis de poser nos hypothèses de recherche. Cette étude a été effectuée grâce à une recherche quantitative basée sur un questionnaire construit avec l'aide de deux experts et administré en personne. L'échantillon est constitué des consommateurs québécois qui font des achats alimentaires pour leur foyer. Une codification a été faite à la suite de la collecte des données brutes afin d'obtenir nos résultats. Ensuite, nous nous sommes assuré de la qualité de notre modèle à l'aide des tests factoriels en composantes principales, d'un test de fiabilité des échelles avec l'alpha de Cronbach et d'un test de validité des items. Enfin une régression multiple avec les scores factoriels des facteurs identifiés par l'analyse en composantes principales nous a permis de valider ou d'infirmer nos hypothèses. Les résultats obtenus nous ont permis tout d'abord d'identifier l'engagement, l'attachement, la sensibilité au prix, les coûts de changement comme des facteurs ayant un effet positif sur la fidélité des consommateurs. Ensuite, la recherche nous a permis de trouver un autre facteur de la fidélité qui est bienveillance des détaillants alimentaires. Les facteurs comme la confiance et la satisfaction n'ont pas été retenus, car à l'issue de l'ACP, elles se retrouvaient dans le même facteur que l'attachement. Enfin, nous avons pu valider quatre de nos hypothèses de recherche sur sept. À la lumière des résultats, nous avons pu formuler des recommandations pour les détaillants alimentaires, afin de les aider à fidéliser leur les consommateurs. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : fidélisation, valeur perçue, attachement, engagement, commerce de détail alimentaire.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.057
Threshold uncertainty score0.120

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.220 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
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