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Enregistrement W1976640313 · doi:10.1509/jmkr.47.2.274

The Effect of Experiential Analogies on Consumer Perceptions and Attitudes

2010· article· en· W1976640313 sur OpenAlexaff
Miranda Goode, Darren W. Dahl, C. Moreau

Notice bibliographique

RevueJournal of Marketing Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalogyModerationPsychologyExperiential learningProduct (mathematics)Perspective (graphical)PerceptionPreferenceValue (mathematics)Social psychologyProduct categoryConsumer behaviourCognitive psychologyEpistemologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consumers desire products that provide meaningful experiences. Therefore, a marketer's success often depends on familiarizing consumers with the unique experience a product offers. Marketers recognize the value in communicating about a product experience through analogy, but little research has investigated if and why these analogies are persuasive. By comparing a product to a familiar but disparate experience, an analogy has the power to focus consumers on the evaluative, emotional, and multisensory information associated with the product experience. This focus on subjective product experience enables the identification of base preference (i.e., a consumer's liking for the comparison experience) as an important moderator of analogical persuasiveness. In addition, the emotional knowledge transfer perspective applied in this research contributes to a better understanding of the role of emotional knowledge and experienced emotion in analogical thinking.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
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)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations77
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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