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Record W7080694998

El comportamiento del consumidor en la compra de marcas de distribuidor, en productos electrodomésticos y electrónicos para el hogar

2016· dissertation· es· W7080694998 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueBasque Digital Memory (Vital Foundation) · 2016
Typedissertation
Languagees
FieldComputer Science
TopicGeochemistry and Geologic Mapping
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTrademarkContext (archaeology)Quarter (Canadian coin)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En los últimos años se ha producido una evolución ascendente de la cuota de mercado de las marcas de distribuidor en toda Europa. En la literatura académica española, a diferencia de la internacional, el interés por estudiar las marcas de distribuidor desde la perspectiva del consumidor ha sido menor que el que ha suscitado la perspectiva de los otros agentes que intervienen en el desarrollo de este fenómeno: fabricantes y distribuidores. Además, incluso en la literatura internacional, son escasos los trabajos donde se aborda el análisis de las marcas de distribuidor en productos duraderos frente a los más numerosos que se han realizado para productos de gran consumo. Esta Tesis Doctoral tiene como objetivo general explicar las variables que influyen en el comportamiento de los consumidores españoles en relación con las marcas de distribuidor, tomando como referencia unas categorías muy concretas: productos electrodomésticos y electrónicos para el hogar. Para lograr este objetivo, hemos realizado una revisión de la literatura que nos ha permitido: en primer lugar, identificar un concepto de marca de distribuidor aplicable a las categorías objeto de estudio que no suelen llevar la marca de la enseña sino marcas privadas del distribuidor que el consumidor no siempre identifica como tales; en segundo lugar, construir un modelo instrumental propio que nos ha servido, además de para enmarcar nuestro trabajo dentro de la teoría sobre el comportamiento del consumidor, para seleccionar las variables concretas que hemos utilizado para fijar las hipótesis a contrastar con el análisis empírico de nuestra Tesis. El análisis empírico realizado ha sido doble: por un lado, analizando los datos de mercado de las categorías objeto de estudio en base a un panel detallista; por otro, mediante el análisis del consumidor de marcas de distribuidor de productos electrodomésticos y electrónicos para el hogar mediante una investigación diseñada ad hoc para esta Tesis. El contraste de las hipótesis planteadas en nuestra investigación nos ha permitido concluir que las variables más significativas que determinan la compra de marcas de distribuidor en las categorías objeto de nuestro estudio se corresponden con las señaladas por la literatura para las categorías de gran consumo respondiendo así al objetivo general de nuestra Tesis.

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)0.004
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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.041

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.267
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".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
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