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Record W7014887015

Quand la marque parle français : influences de la langue sur les perceptions de la marque - Étude cross-culturelle (Brésil, Canada, France)

2021· other· fr· W7014887015 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)GlobalizationDissimilationResearch methodology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans un contexte de globalisation des marchés, le choix d’un nom de marque étranger est de plus en plus populaire. Cette étude investit ce phénomène sous le prisme de la langue française, venant alimenter les recherches antérieures qui démontrent l’apport hédoniste d’une marque en français (Leclerc et al, 1989 ; Thakor et al, 1997 ; Campos et al, 2007). La présente étude introduit de nouvelles perspectives de réflexion quant à l’effet de la langue française sur l’évaluation d’une marque, passant par la formation d’un concept découlant du pays d’origine (COO : Country Of Origin) le stéréotype national français (SNF), et qui affecte directement la qualité perçue et l’intention d’achat des consommateurs. Qui plus est, nous introduisons la culture comme variable modératrice de cet effet, puisque cette étude a été menée auprès de trois cultures, soit trois pays : le Brésil, le Canada, et la France. L’objectif de cette recherche est, premièrement, de mettre en lumière l’impact de la langue française sur la qualité perçue et l’intention d’achat d’une marque et, deuxièmement, d’explorer l’impact de la culture du consommateur sur cette relation, à travers les variables de l’aversion à l’incertitude (UA) et de l’ethnocentrisme du consommateur (CET). Pour ce faire, nous avons mené une étude causale avec pour méthodologie un devis expérimental between-subjects à 6 conditions (2x3) soit deux contenus (un avec stimulus de la langue française, et un sans stimulus) et trois cultures (Brésil, Canada, France). La collecte de données s’est faite à partir de questionnaires auto-administrés pour un total de 156 répondants répartis sur les trois pays. Les résultats obtenus des analyses de variances et des régressions linéaires permettent de démontrer l’impact significatif de la langue française sur la qualité perçue de la marque et sur l’intention d’achat. On constate que le stéréotype national français (SNF) influence plus fortement la qualité perçue que l’intention d’achat et qu’il permet même de réduire voire supprimer (selon le pays) l’effet de l’aversion à l’incertitude et/ou de l’ethnocentrisme du consommateur sur les perceptions des participants. Cette étude apporte des contributions notables dans la littérature académique au niveau des perceptions de la marque en langue française dans un contexte cross-culturel. Pour les gestionnaires en marketing, elle met en évidence la pertinence de l’utilisation d’un stéréotype national à travers le nom d’une marque pour une culture donnée. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : perception de la marque, COO, stéréotype, cross-culturel, aversion à l’incertitude, ethnocentrisme du consommateur, expérimentation.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.034
Threshold uncertainty score0.164

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0080.005
Scholarly communication0.0070.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.011
GPT teacher head0.218
Teacher spread0.207 · 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".

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Citations0
Published2021
Admission routes1
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