Perception de manipulation dans un point de vente : quels impacts sur la résistance envers le commerçant et sur la satisfaction à l’égard de la visite?
Bibliographic record
Abstract
Bien que la perception de manipulation puisse expliquer certaines réactions chez le consommateur, telles qu’une attitude négative envers le commerçant ou la diminution des intentions d’achat, aucune recherche quantitative n’a encore exploré sa relation avec la résistance envers le commerçant, ainsi que la satisfaction à l’égard de la visite. En adoptant une approche multidimensionnelle, cet article détermine les impacts de chacune de ses dimensions (cognitive, comportementale et affective) sur ces deux variables. Un questionnaire en ligne a été rempli par 200 consommateurs québécois. Des équations structurelles ont été réalisées avec EQS 6.4. Les résultats confirment que la perception de manipulation est multidimensionnelle et qu’en point de vente elle suscite des réactions variées chez le consommateur, avec des impacts différenciés selon les dimensions. Plus précisément, la dimension cognitive tend à accroître la résistance attitudinale et comportementale, tout en réduisant la satisfaction, tandis que la dimension affective renforce la résistance comportementale et diminue la satisfaction. Des recommandations sont proposées pour éviter ces réactions négatives.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".