Academic literature on the topic 'L'avis de produits'

Cette thèse porte sur les collectifs qui produisent les informations consultées par le consommateur afin de décider quel produit acheter. Nous nommons ces collectifs, cultures de l’information du consommateur. Nous nous intéressons à ces cultures pour deux raisons. Premièrement, bien que des chercheurs en consommation avancent que les informations factuelles et la fonctionnalité d’un produit ne joue qu’un rôle limité dans la décision d’achat, la popularité des avis de consommateurs en ligne nous montre que les consommateurs recherchent des informations sur la fonctionnalité des produits avant de faire un achat. Deuxièmement, nous nous intéressons aux cultures de l’information du consommateur car connaître les modèles culturels de production de l’information peut nous aider à expliquer pourquoi différents types d’informations, tels que les avis d’experts ou de consommateurs, offrent souvent des informations différentes. La découverte des facteurs culturels qui font que les différents types d’avis divergent peut aider les consommateurs à prendre de meilleures décisions, les entreprises à mieux répondre à l’information et les décideurs à mieux gérer l’environnement actuel de l’information des consommateurs<br>This thesis is about the collectives that produce the functionality-related information consumers consult whenever they are considering what products to buy. I call these collectives cultures of consumer information. Cultures of consumer information warrant attention for two reasons. First, as the popularity of online consumer reviews suggests, consumers crave the ‘facts’ about the functionality of products before making a purchase, even if some consumer researchers have argued that functionality and facts only play a limited role in purchasing decisions. And second, cultures of consumer information call for attention because understanding the cultural patterns in how consumer information is produced can help us explain why different types of information, such as expert reviews and online user reviews, often offer contrasting characterizations of products. Uncovering the cultural factors that make different types of reviews diverge can help consumers to make better decisions, companies to better respond to consumer information, and policymakers to better manage the current consumer information environment<br>Denne afhandling omhandler de sociale systemer som producerer den funktionalitets-relaterede information som forbrugere benytter sig af, når de overvejer, hvilke produkter de vil købe. Jeg kalderdisse systemer forbrugerinformationskulturer. Forbrugerinformationskulturer fortjener opmærksomhed af to årsager. For det første, som populariteten af online brugeranmeldelser antyder, higer forbrugere efter fakta der beskriver funktionaliteten af produkter, inden de køber dem, omend nogle forbrugerforskere har argumenteret for, at funktionalitet og fakta spiller en begrænset rolle i købsbeslutninger. For det andet påkalder forbrugerinformationskulturer sig opmærksomhed, fordi viden om de kulturelle mønstre der kendetegner produktionen af forbrugerinformation kan hjælpe os med at forklare,hvorfor forskellige typer information – såsom ekspert-produktanmeldelser og online brugeranmeldelser – ofte kontraster i deres måde at karakterisere produkter på. Afdækningen af de kulturellefaktorer der forårsager disse kontraster kan hjælpe forbrugere med at træffe bedre beslutninger, virksomheder med at reagere bedre på forbrugerinformation, og politiske beslutningstagere med bedre atstyre det nuværende forbrugerinformationsmiljø

Cette étude est menée dans le but de simuler le séchage par l'air chaud de produits agro-alimentaires granuleux en couche épaisse sur la base de : -bilans d'énergie et de matière de couches minces de produits et d'air de séchage. - Cinétiques de séchages expérimentale exprimée comme une fonction des conditions externes de séchage et de la teneur initiale en eau du produit. Cette expression a été développée en utilisant une banque de données de cinétiques de séchage réalisées pour différentes températures, humidités et vitesse d'air de séchage. Plusieurs modèles ont été testés. Celui que nous avons trouvé comme représentant au mieux les données expérimentales s'exprime par : Ns = Ns1 = a. Exp. (-b. T) avec Ns = teneur en eau du produit, Ns1 = teneur en eau limite du produit, a et b = coefficients ajustables, t = temps. La teneur en eau limite du produit a ét déterminée à partir des courbes d'activité de l'eau et des caractéristiques de l'air de séchage. Nous avons utilisé la méthode du simplex, l'analyse de composantes principales et la regression linéaire multiple pour corréler a et b avec les conditions de séchage et la teneur initiale en eau du produit. Ce modèle a ét utilisé pour simuler le séchage en couche épaisse du pruneau et de la carotte. Pour le pruneau, la comparaison entre les résultats calculés et expérimentaux : teneur en eau et température du produit, température de l'air sortie du séchoir au cours du temps montre un bon accord. Pour la carotte, les deux premiers paramètres sont bien simulés. Mais la température de l'air calculée est supérieure aux valeurs expérimentales. Nous pensons que les quelques erreurs qui existent entre données expérimentales et simulées sont dues aux hétérogénéités de circulation d'air dans le produit et aux effets de masquage des surfaces qui sont variables au cours du séchage. A la fin de cette étude nous avons effectué la simulation du séchage de maïs sur un séchoir de conception nouvelle. Le prototype n'étant pas encore réalisé, nous n'avons pas pu vérifier expérimentalement notre simulation.