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Enregistrement W2018504323 · doi:10.1207/s15327663jcp1603_10

Forgiven But Not Forgotten: Covert Uncertainty in Overt Responses and the Paradox of Defection‐Despite‐Trust

2006· article· en· W2018504323 sur OpenAlexaff
Kristin Rotte, Murali Chandrashekaran, Stephen S. Tax, Raj deep Grewal

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Psychology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesUniversity of New South Wales
Mots-clésLoyaltyCovertPsychologyConvictionSocial psychologyDimension (graph theory)Robustness (evolution)MarketingBusinessPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the widespread belief that trust is a critical determinant of loyalty, empirical and anecdotal evidence calls into question the real‐world robustness of the trust–loyalty link. An important reason for the fuzzy nature of the trust–loyalty link may be the fuzzy nature of trust itself. That is, stated trust judgments embody both a magnitude dimension (i.e., the position along a favorable‐unfavorable continuum) and an uncertainty dimension (i.e., the lack of conviction with which the judgment is held). We investigated this possibility using data pertaining to consumers’ reactions to a service failure and the provider's success in responding to their complaints. We found that the interplay between dissatisfaction with the complaint handling and past experience simultaneously influences trust magnitude and trust uncertainty. However, these two dimensions of trust are shaped by different underlying processes. Finally, uncertainty dampens the impact of stated trust on loyalty.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations38
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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