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Le consommateur à compétence réduite en littératie face au labyrinthe marchand de la grande distribution : une étude ethnosociologique de l’expérience de magasinage

2018· dissertation· W7148837764 on OpenAlexaboutno aff
Abdelkader El Hejraoui

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicConsumer Retail Behavior Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStatistical analysisDistribution (mathematics)Urban environment

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette recherche s’intéresse à un groupe de consommateurs CCRL (Consommateurs à Compétences Réduites en Littératie) – groupe à notre connaissance peu étudié en marketing, face au labyrinthe marchand de la grande distribution et à l’émergence du paradigme de participation du client en marketing. En effet, en France 22 % des personnes âgées de 16 à 65 ans ont un faible niveau de compétence dans le domaine de l’écrit, (OCDE, 2013). En ce sens, nous intéressons à l’expérience de magasinage des CCRL en hypermarché. A travers cette recherche nous mettons en évidence que les théories dominantes en comportement du consommateur (traitement de l’information), théorie de la rationalité classique qui domine la vision du monde et plus particulièrement les sciences du marketing, et ce, par le paradigme de la pensée calculante, manque d’efficience sur les CCRL. Sur le plan méthodologique, nous nous appuyons sur une démarche ethnosociologique basée sur 22 récits de vie et sur plusieurs observations. Les résultats de notre recherche pointent les difficultés vécues par les CCRL. Enfin nous proposons un paradigme alternatif la « Métis » pour étudier le comportement de magasinage des CCRL, celui-ci se traduit par des logiques d’actions, commandées par ce qui caractérise la « Mètis » comme une « intelligence pratique » combinant flair, rapidité d’esprit, prévision, feinte, débrouillardise, attention vigilante.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.066
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.012
GPT teacher head0.276
Teacher spread0.264 · 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 teacher head, not a consensus.

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
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

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