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Enregistrement W1601522123 · doi:10.1002/mar.20818

Targeting Consumers Who Care about Future Generations

2015· article· en· W1601522123 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePsychology and Marketing · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological and Temporal Perspectives Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenerativityGenerative grammarPsychologyContext (archaeology)Scale (ratio)Generative modelRelevance (law)Social psychologyConsumption (sociology)SociologyComputer scienceSocial scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Generativity, as an adult's preoccupation with the well‐being of future generations, is a well‐studied concept in the social psychology literature. However, to this day, little is known about this concept within a consumer context. This article presents two studies that aimed to better understand the attitudes and behaviors of generative consumers. A first study was conducted to develop a more appropriate measure of generativity for consumer situations. It produced a two‐factor consumer generativity scale of six items, one factor of which measures the motivation for symbolic immortality (agentic generativity) whereas the other factor measures the motivation to be useful (communal generativity). The second study showed the predictive validity of the new scale. Highly generative consumers have more favorable attitudes toward ads and products that are generatively positioned. Generative consumers intend to buy products positioned as generative. In addition, the second study presents some sociodemographic characteristics of generative consumers. This research presents a valid and parsimonious scale of consumer generativity, and demonstrates the relevance of using a generative positioning strategy when targeting highly generative consumers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle