Do hedonic motives moderate regulatory focus motives? Evidence from the framing of persuasive messages.
Notice bibliographique
Résumé
Research on regulatory focus has established a regulatory matching effect: The persuasiveness of a message is enhanced when regulatory orientations of message and perceiver match (i.e., both are promotion or both are prevention). We report evidence that varying the hedonic outcome reverses this effect. We manipulated hedonic outcome by explicitly stating pleasurable versus painful outcomes as part of the message frame as well as by priming perceivers to focus on either pleasurable or painful outcomes. When both message and perceiver were focused on pleasurable outcomes, we replicated the regulatory matching effect. However, the matching effect reversed when the hedonic outcome of the message was opposed to that of the perceiver (i.e., one was pleasurable and the other painful). Under these conditions, messages that mismatched the perceivers' regulatory orientation were more persuasive (i.e., promotion message for a prevention oriented perceiver or vice versa). We also examined the persuasion effects when both message and perceiver were focused on painful outcomes and found that the regulatory matching effect re-emerged. The reversal of the regulatory matching effect by hedonic outcome strongly suggests that hedonic motives (approach of pleasure vs. avoidance of pain) and regulatory focus motives are distinct constructs. This is important because contrary to theoretical statements these constructs have often been confounded.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».