Les freins et les motivations dans le processus d'adoption du vrac par les détaillant.e.s québécois.es : le cas du Grand Marché Vrac — Jour après jour
Bibliographic record
Abstract
La consommation responsable connaît depuis plusieurs années un engouement certain, aussi bien chez les consommateur.rice.s que chez les professionnel.le.s du marketing. Parmi les tendances émergentes du marketing responsable, le vrac progresse et bouleverse les modes de consommation et de commercialisation. Face à une demande grandissante pour le vrac, les détaillant.e.s doivent s’adapter à cette innovation de procédé dont l’implantation soulève plusieurs défis et craintes chez les consommateur.rice.s (financières, hygiéniques, etc.). Une certaine réticence est observée chez les détaillant.e.s et l’offre de vrac ne suit pas autant que possible la demande. La recherche s’inscrit dans une démarche exploratoire qualitative afin d’identifier et de mieux comprendre les freins et les motivations dans le processus de décision des détaillant.e.s d’adopter ou non le vrac. Positionner le vrac comme une innovation au sens des théories du marketing de l’innovation permet de déceler des freins et des motivations avec une importance différente selon le profil d’adoption. Ce choix permet également d’inclure des facteurs personnels qui influencent l’adoption du vrac en prenant pour base les études sur le comportement des consommateur.rice.s. Afin de comprendre les freins et motivations des détaillant.e.s, le mémoire privilégie la méthode de l'étude de cas via deux entretiens auprès d’experts du vrac au sein du Grand Marché Vrac — Jour Après Jour. Ces entretiens sont complétés par une netnographie sur la consommation de produits en vrac. Les résultats ont permis d’obtenir une hiérarchie de freins (financiers, logistiques, innovativité et valeurs personnelles) et de motivations (financières, innovativité, valeurs et pratiques personnelles) à l’adoption du vrac selon la sensibilité des détaillant.e.s envers l’innovation. Ces résultats montrent l’importance de tenir compte des facteurs personnels dans la prise de décision managériale de l’adoption d’innovations comme le vrac. La recherche permet également d’enrichir la littérature sur l’adoption des innovations dans le secteur du commerce de détail. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : marketing responsable, consommation responsable, vrac, zéro déchet, commerces de détail, détaillants, innovation, adoption d’une innovation, freins, motivations, comportement du consommateur
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".