Are size-zero female models always more effective than average-sized ones?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to investigate if brand might affect consumers’ response to replacing size-zero models (SM) with average-sized models (AM) in advertising and how individuals’ psychological states might underlie consumers’ reactions. Design/methodology/approach – Three studies manipulating brand and model body size were conducted and advertising images to female individuals differing in self-esteem were exposed. Findings – This research finds that brand moderates consumers’ model evaluation. Participants evaluated AM as being more attractive than SM for new brands, whereas for well-established brands associated with SM, participants rated both AM and SM as being equally attractive. Self-esteem shapes participants’ evaluation of AM and SM. For new brands, low self-esteem individuals evaluated AM as being more attractive than SM, whereas high self-esteem individuals evaluate AM and SM as being equally attractive. The results are consistent, regardless of whether it is a luxury and a generic brand. These results emerged for both model attractiveness rating and product evaluations. Practical implications – A better understanding of the relative consequences of the use of AM versus SM is essential for more effective policy initiatives and better targeted marketing campaigns. Originality/value – Limited research has documented the possible effects of brand on individuals’ responses to AM as opposed to SM. How individuals of different psychological characteristics may react distinctively to advertisements containing AM versus stereotype SM has not yet been explored until this study. This research takes the first step to bridge these knowledge gaps by looking into how brand and perceiver psychological characteristics jointly work with model features to determine how consumers perceive the AM as opposed to SM. This study provides empirical and comparative evidence of the advantages of using AM and SM in print media.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».