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Enregistrement W1972381653 · doi:10.1108/eb022863

WHO SHOULD BE RESPONSIBLE? EFFECTS OF VOICE AND COMPENSATION ON RESPONSIBILITY ATTRIBUTION, PERCEIVED JUSTICE, AND POST‐COMPLAINT BEHAVIORS ACROSS CULTURES

2001· article· en· W1972381653 sur OpenAlexaboutno aff
Kevin An, Michael K. Hui, Kwok Leung

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Conflict Management · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplaintBlameAttributionEconomic JusticeService providerCompensation (psychology)Social psychologyPerceptionPsychologySocial responsibilityService (business)BusinessPublic relationsPolitical scienceMarketingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effects of voice, compensation, and responsibility attribution on justice perception and post‐complaint behavior in a consumer setting were studied in a cross‐cultural study. Hotel school students in China and Canada (N = 168) read and responded to a scenario which described how a service provider handled the complaint from a customer whose coat was stained with tea. The results showed that collectivists were more likely than individualists to blame the service provider. Also, voice offered by the service provider failed to reduce its blame, and compensation actually led to more blame attributed to the service provider. Responsibility attribution was found to be able to mediate the effect of culture on post complaint behavior. A culture by voice interaction indicated that when voice was offered by the service provider, Canadians were less likely to attribute the responsibility to themselves than were Chinese. The implications of these results on justice, culture, and responsibility attribution 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)0,000
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 enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,487

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations48
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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