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Enregistrement W1606165518 · doi:10.1002/mar.20814

Can Hand Washing Influence Hedonic Food Consumption?

2015· article· en· W1606165518 sur OpenAlexaff
Chrissy M. Martins, Lauren Block, Darren W. Dahl

Notice bibliographique

RevuePsychology and Marketing · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)PsychologyLicenseSocial psychologyAdvertisingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The act of hand washing has been a routine part of hygienic practices across time and society. Aside from its physiological effects, hand washing has also been shown to symbolically cleanse individuals of their transgressions. However, most research demonstrating the metaphorical effect of hand washing has mainly been focused within the domain of morality. The objective of the current research is to explore the role of hand washing on consumption behavior, and more specifically, hedonic food consumption. Across two studies, this article establishes the role of hand washing after hedonic food consumption as well as prior to a hedonic food choice. In Study 1, washing one's hands after consumption of hedonic food decreased perceived guilt. In Study 2, washing one's hands prior to choice led to an increased likelihood of choosing a more hedonic (compared to less hedonic) food item. Thus, by washing one's hands, individuals are provided with a license to indulge in hedonic foods without the guilt that is commonly associated with such a choice. Several implications for consumer behavior research and the effects of hand washing on food decision making are discussed.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,191 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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