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Record W7038655999

Impact de la rareté, de la nostalgie et de l'authenticité sur l'intention d'achat des bières

2015· dissertation· fr· W7038655999 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDigital Access to Libraries (Université catholique de Louvain (UCL), l'Université de Namur (UNamur) and the Université Saint-Louis (USL-B)) · 2015
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicPrimate Behavior and Ecology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEconomic powerRelations of productionPower (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis quelques années, un nouveau phénomène a fait son apparition sur le marché brassicole : il s’agit des microbrasseries. Ou, peut-être, devrions-nous plutôt parler de réapparition. En effet, les microbrasseries ont longtemps fait partie du paysage brassicole européen et américain, pour disparaître vers la fin des années 70. Ces années étaient marquées par une production dite de masse, prônée par les grands groupes brassicoles (Oliver & Colicchio 2011). Mais la résistance s’organisait et la fin des années 80 marquait un tournant dans l’histoire brassicole. Effectivement, quelques amoureux du breuvage houblonné, principalement localisés en Angleterre, aux États-Unis et au Canada, relançaient alors le mouvement des microbrasseries comme pour en rappeler son origine multiséculaire et ses bienfaits. Par ailleurs, certains y voyaient une réponse aux crises alimentaires et financières qui ont touché le monde lors de cette dernière décennie. Nous assistons donc à une nouvelle montée en puissance du nombre de microbrasseries aussi bien en Belgique qu’ailleurs. Le terme « microbrasserie » est né au Royaume-Uni et désigne des brasseries de très petite taille. Le succès des microbrasseries s’est accentué, ces dernières années, si bien qu'aujourd'hui, de grands groupes brassicoles tentent d'imiter le phénomène. Nous pouvons retenir, à titre d’exemple, « Leffe » qui, à l’aide du “food pairing” (association de la bière à la gastronomie), tente de faire passer sa bière comme un produit du terroir. Un exemple imagé peut être consulté en Annexe 1 (p.A1). Pourquoi les bières microbrassées sont-elles vues comme si particulières, si différentes des autres, expliquant, par là, leur succès ? Le but de ce mémoire est de découvrir le secret sur lequel sont bâties les «fortunes» de ces différentes bières. Dès lors, nous essayons de déterminer les caractéristiques qui influencent le choix du consommateur envers un produit tel qu’une bière microbrassée. L’analyse de ces caractéristiques se centre sur l’effet de rareté, ainsi que sur la nostalgie et sur l’authenticité. L’effet de rareté “se réfère à l’influence de la rareté perçue sur la désirabilité d’un objet” (Jung et Kellaris, 2004, p.739). La rareté s’observe lors d’une restriction de quantité : offre limitée ou demande supérieure à l’offre. Ou encore, lors d’une restriction de temps : le produit n’est disponible qu’à une certaine période tous les ans ou n’est disponible qu’une seule fois pour un certain laps de temps. La nostalgie, quant à elle, “est une réaction affective douce-amère” (Divard et Robert-Demotrond, 1997). Elle permet aux gens de se replonger dans un passé souvent idéalisé. On distingue la nostalgie personnelle qui fait référence au vécu de la personne et la nostalgie historique qui fait référence à une représentation du passé avant la naissance de l’individu. Dans ce mémoire nous nous intéressons aussi à l’ancienneté des marques perçue comme facteur nostalgique. Enfin, l’authenticité peut revêtir bien des aspects : ce qui est perçu comme authentique pour l’un ne l’est peut-être pas pour l’autre. Devant la multiplicité des facteurs potentiels qui peuvent affecter l’authenticité, nous ne reprenons que certains facteurs propres aux bières microbrassées. La méthodologie utilisée pour notre étude quantitative a fait appel au concept de l’analyse conjointe. Au terme de cette étude, nous pouvons conclure que les composantes suivantes ont bien un impact positif sur l’intention d’achat : évènement ponctuel, offre limitée, nostalgie historique, ancienneté de la marque et caractère local du produit. Nous ne pouvons, par contre, rien affirmer en ce qui concerne l’effet de la saisonnalité, d’une demande élevée ou encore de l’utilisation d’ingrédients naturels sur l’intention d’achat. Nous avons déterminé que seul, l’âge jouait un rôle modérateur sur les intentions d’achat dans notre modèle, et ce uniquement pour la constante. Celle-ci représentait le panier ne possédant aucun slogan. Notre étude quantitative s’est finalement concentrée sur une dernière analyse, à savoir la segmentation ex-post. À l’issue de cette analyse typologique, nous avons identifié deux groupes distincts de consommateurs. Le premier groupe est composé d’individus sensibles à tous les niveaux d’attributs excepté la saisonnalité et la demande supérieure. Le second groupe est, lui, uniquement sensible au niveau d’attribut évènement ponctuel.

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)0.015
metaresearch head score (Gemma)0.022
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: none
Teacher disagreement score0.023
Threshold uncertainty score0.080

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0150.022
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.005
Scholarly communication0.0130.008
Open science0.0010.007
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0230.011

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 head0.016
GPT teacher head0.273
Teacher spread0.257 · 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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Published2015
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