Impulse buying: the role of affect, social influence, and subjective wellbeing
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this research is to examine predictors of impulse buying. Although moderate levels of impulse buying can be pleasant and gratifying, recent theoretical work suggests that chronic, high frequency impulse buying has a compulsive element and can function as a form of escape from negative affective states, depression, and low self‐esteem. Design/methodology/approach The present research empirically tests a theoretical model of impulse buying by examining the associations between chronic impulse buying tendencies and subjective wellbeing, affect, susceptibility to interpersonal influence, and self‐esteem. Findings Results indicate that the cognitive facet of impulse buying, associated with a lack of planning in relation to purchase decisions, is negatively associated with subjective wellbeing. The affective facet of impulse buying, associated with feelings of excitement and an overpowering urge to buy, is linked to negative affect and susceptibility to interpersonal influence. Practical implications Given the link to negative emotions and potentially harmful consequences, impulse buying may be viewed as problematic consumer behavior. Reductions in problematic impulse buying could be addressed through public policy or social marketing. Originality/value This study validates and extends the Verplanken et al. model by examining the relationship between impulse buying and other psychological constructs (i.e. subjective wellbeing, positive and negative affect, social influence, and self‐esteem).
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».