The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.2
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pp.533-543
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2021
This study aims to determine and analyze the effect of social shopping, adventure shopping, value shopping, relaxation shopping, and idea shopping in influencing impulsive online buying behavior moderated by scarcity and serendipity information. The research method used is the quantitative research paradigm using surveys as a medium to obtain primary data. The paper examines the theoretical research model and tested fifteen hypotheses. The questionnaire was developed based on indicators from previous research. A non-probability sampling framework is used in this study. The data collection method uses electronic and online questionnaires to collect primary data with a total sample of 330 taken with the criteria of having made transactions in e-commerce Shopee in the last three months. Data analysis tools using Structural Equation Modelling (SEM) approach. The results showed that 8 out of 15 hypotheses were accepted and supported. The results show that there is a relationship between the value of hedonic shopping, scarcity, and serendipity information on impulsive online buying behavior. Therefore, analyzing the needs of customers, optimizing customer satisfaction, service excellence, website quality, and the ease of use of e-shopping itself especially in the e-commerce industry should be taken seriously nowadays.
Objectives: This study investigated the effectiveness of the social marketing mix approach in increasing students' knowledge about smoking, promoting positive attitudes toward smoking cessation, and decreasing smoking behavior. Methods: This quantitative research study incorporated a quasi-experimental method with a pretest-posttest non-equivalent group design. Using the purposive sampling technique, 152 smoking students were selected as participants. They were divided into 2 equal groups, with 76 students in the control group and 76 in the intervention group. The data were collected using questionnaires and analyzed with the chi-square test, independent t-test, Wilcoxon signed-rank test, and Mann-Whitney U-test. Results: The social marketing mix intervention was effective in increasing the students' knowledge about smoking (p<0.001), improving their attitude toward smoking cessation (p<0.001), and reducing their smoking behavior (p=0.014). Conclusions: This approach should be implemented by local governments to reduce smoking behavior in the community, especially among teenagers, in addition to instituting a smoking ban and applying fines.
Monitoring and assessing aquatic ecosystems using the behavior of organisms is essential for sustainable ecosystem management. Oligochaetes, which inhabit various freshwater ecosystems, are frequently used to evaluate the environmental conditions of freshwater ecosystems. Tubifex tubifex (Müller, 1774) (Oligochaeta, Tubificidae) is tolerant to organic pollution and has been used to evaluate the toxicity of toxicants, including heavy metals. We studied the behavioral responses of T. tubifex to three different copper concentrations (0.1, 0.5, and 1.0 mg L-1). The specimens were exposed to copper in an observation cage containing 150 mL of dechlorinated water. Movement behavior (diameter, speed, acceleration, meander, and turning rate) was continuously observed for two hours before and after the copper treatments. After the treatments, the diameter shrank and showed rapid twisting movement under all the copper conditions. The turning rate had a positive correlation with meander and acceleration both before and after treatment at all three concentrations, whereas speed and meander had a negative correlation. Length and turning rate also showed a negative correlation. The correlation coefficient between speed and acceleration in the highest copper concentration changed from positive before treatment (r=0.64) to negative (r= -0.52) after treatment. Our results present the possibility of using behavioral parameters to detect copper contamination in freshwater ecosystems.
Purpose: This research analyzes consumer behavior by examining how augmented reality virtual try-on features and product information distribution affect consumer satisfaction through enhanced brand experience. The focus is on Maybelline's Shopee Official Account, as implementing these strategies can strengthen customer relationship management by improving the online shopping experience for cosmetic products. Research design, data and methodology: Employing a quantitative method, this study utilized a survey technique distributed to 100 respondents who are followers of Maybelline's Shopee Official Account. The data were analyzed using Structural Equation Modeling (SEM), supported by SmartPLS. Results: This study provides evidence that augmented reality does not significantly affect brand experience or customer happiness. The research findings indicate that while this technology enables customers to test cosmetics digitally, its impact on customer satisfaction is minimal. Augmented reality does not appear to influence consumer behavior, as reflected in customer satisfaction. Conclusions: This research underscores the importance of understanding contextual factors and product characteristics when incorporating augmented reality in marketing to harness its potential benefits and influence consumer behavior. The study focused exclusively on the identified variables and Maybelline's cosmetic products available on the Shopee platform. Further research is required to explore more complex variables.
To improve the discrepancy between consumer attitude and actual consumption behavior despite the expansion of consumer perception of sustainable fashion, this study attempted to identify the factors influencing the purchase intention and behavior of sustainable fashion consumers. The extended theory of planned behavior, which adds prior knowledge and consumer inertia, was used to predict purchase intention and factors affecting purchase behavior for sustainable fashion, and to verify the influence of knowledge and inertia on consumers' attitudes, subjective norms, and perceived behavioral control. The results of this study were derived from SPSS and AMOS statistical analysis based on response data of 323 domestic male and female consumers, 20 years or older with experience in sustainable fashion consumption. The results showed that consumers' prior knowledge and inertia about sustainable fashion have a significant influence on their attitude toward sustainable fashion consumption, subjective norms, and perceived behavioral control. Implications were derived based on this quantitative verification. The higher the level of consumers' knowledge of sustainable fashion, the greater the impact on attitude, subjective norms, and perceived behavioral control, but inertia decreases the impact. Therefore, to grow consumers' knowledge, not only a shopping environment should be established but also inertia should be suppressed as much as possible through sustainable fashion marketing activities.
The purpose of the study is to suggest the amount of space for each behavior according to the classification of behavior in the housing to plan the optimal floor space of the elderly housing. The method for calculating space for behavior begins with classifying behaviors, identifying them and then taking pictures of the model of elderly people who reproduce each behavior. Based on the pictures, body parts which are necessary for each behavior are assembled and the formula for behavioral space is created. The space for behavior is produced considering the body dimensions of Korean elderly in their sixty's as well as the furniture size and the psychological distance between people. 3D modeling is used to verify the result. Human behaviors can be classified into individual-related, housework-related, family-related, reception-related and other behaviors. These five behaviors are subdivided into more specific behaviors. The area for each specific behavior is calculated with the anthropometric data of the elderly, preferred furniture dimension and psychological area. As a result the required area for specific behaviors is as follows: the behavior of sleeping in a bed needs $4.3m^2$; the behavior of changing clothes on a chair, $1.7m^2$; the behavior of watching TV on the floor $1.3m^2$, the behavior of working and reading using a desk, $2.1m^2$, the behavior of exercise, $2.5m^2$; the behavior of showering on a chair, $1.3m^2$ and showering using a wheelchair, $1.9m^2$; the behavior of toileting using a wheelchair, $2.3m^2$; the behavior of washing up using a wheelchair, $1.9m^2$; the behavior of eating using a table for four persons, $4.4m^2$; the behavior of cooking and washing dishes, $0.9m^2$ per counter-top; the behavior of washing clothes using a washing machine, $0.9m^2$; the behavior of ironing on the floor $1.4m^2$; the behavior of reception(three persons) on the floor considering personal space, $4.0m^2$; the behavior of taking on and off shoes on a chair, $1.3m^2$. The result of the study is utilized as quantitative data to calculate optimal floor space for elderly housing. In addition, qualitative data such as characteristics of housing preference, spacial usage and storage capacity are necessary to produce the floor space which can provide convenient and safe living environment.
In this study, quantitative and pattern recognition analyses for the quality evaluation of Herba Epimedii using HPLC was developed. For quantitative analysis, five major bioactive constituents, hyperin, epimedin A, epimedin B, epimedin C, and icariin were determined. Analysis was carried out on Capcell pak $C_{18}$ column ($250{\time}4.6$ mm, 5 ${\mu}m$) with a mobile phase of mixture of acetonitrile and 0.1% formic acid, using UV detection at 270 nm. The linear behavior was observed over the investigated concentration range (2-50 ${\mu}g/mL;\;r_2\;>$ 0.99) for all analytes. The intraand inter-day precisions were lower than 4.3% (as a relative standard deviation, RSD) and accuracies between 95.1% and 104.4%. The HPLC analytical method for pattern recognition analysis was validated by repeated analysis of one reference sample. The RSD of intra- and inter-day variation of relative retention time (RRT) and relative peak area (RPA) of the 12 selected common peaks were below 0.8% and 4.7%, respectively. The developed methods were applied to analysis of twenty Herba Epimedii extract samples. Contents of hyperin, epimedin A, epimedin B, epimedin C, and icariin were calculated to be 0$\sim$0.79, 0.69$\sim$1.91, 0.93$\sim$9.58, 0.65$\sim$3.05, and 2.43$\sim$11.8 mg/g dried plant. Principal component analysis (PCA) showed that most samples were clustered together with the reference samples but several apart from the main cluster in the PC score plot, indicating differences in overall chemical composition between two clusters. The present study suggests that quantitative determination of marker compounds combined with pattern-recognition method can provide a comprehensive approach for the quality assessment of herbal medicines.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.22
no.2
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pp.95-102
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2011
Objectives : This present study examined the power of the Korean Child Behavior Checklist (K-CBCL) subscales to predict a DSM-IV diagnosis of oppositional defiant disorder (ODD). Methods : The sample included 37 children and adolescents with ODD and 46 normal controls. The participants and their parents were interviewed for clinical diagnosis using the Kiddie-Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia-Present and Lifetime Version (K-SADS-PL) and the parents completed the K-CBCL. Logistic regression analysis was used to predict the diagnosis of ODD. Results : Among the CBCL subscales, Delinquent and Aggressive Behavior scales significantly predicted ODD diagnosis. The means of these CBCL subscales were significantly higher in the ODD group when compared to the controls. Conclusion:Two CBCL subscales (Deliquent and Aggressive Behavior) displayed good diagnostic efficiency for assessing ODD in children and adolescents. Through combining information from the CBCL, an empirical-quantitative approach to psychopathology in children and the DSM-IV diagnostic criteria, the results demonstrated that a clinical diagnostic approach is an effective diagnostic paradigm for children with ODD.
This paper reviews studies on information searching behavior in process control systems and discusses some implications learned from previous studies for use in human factors studies on nuclear power plants (NPPs) main control rooms (MCRs). Information searching behavior in NPPs depends on expectancy, value, salience, and effort. The first quantitative scanning model developed by Senders for instrument panel monitoring considered bandwidth (change rate) of instruments as a determining factor in scanning behavior. Senders' model was subsequently elaborated by other researchers to account for value in addition to bandwidth. There is also another type of model based on the operator's situation awareness (SA) which has been developed for NPP application. In these SA-based models, situation-event relations or rules on system dynamics are considered the most significant factor forming expectancy. From the review of previous studies it is recommended that, for NPP application, (1) a set of symptomatic information sources including both changed and unchanged symptoms should be considered along with bandwidth as determining factors governing information searching (or visual sampling) behavior; (2) both data-driven monitoring and knowledge-driven monitoring should be considered and balanced in a systematic way; (3) sound models describing mechanisms of cognitive activities during information searching tasks should be developed so as to bridge studies on information searching behavior and design improvement in HMI; (4) the attention-situation awareness (A-SA) modeling approach should be recognized as a promising approach to be examined further; and (5) information displays should be expected to have totally different characteristics in advanced control rooms. Hence much attention should be devoted to information searching behavior including human-machine interface (HMI) design and human cognitive processes.
In this study, we propose a cow behavior recognition system based on YOLOX and OC-SORT. YOLO X detects targets in real-time and provides information on cow location and behavior. The OC-SORT module tracks cows in the video and assigns unique IDs. The quantitative analysis module analyzes the behavior and location information of cows. Experimental results show that our system demonstrates high accuracy and precision in target detection and tracking. The average precision (AP) of YOLOX was 82.2%, the average recall (AR) was 85.5%, the number of parameters was 54.15M, and the computation was 194.16GFLOPs. OC-SORT was able to maintain high-precision real-time target tracking in complex environments and occlusion situations. By analyzing changes in cow movement and frequency of mounting behavior, our system can help more accurately discern the estrus behavior of cows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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