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Enregistrement W2024175143 · doi:10.1002/ejsp.455

Are you being served…? An unobtrusive experiment of affective influences on helping in a department store

2007· article· en· W2024175143 sur OpenAlexaff
Joseph P. Forgas, Elizabeth W. Dunn, Stacey Granland

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Social Psychology · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotions and Moral Behavior
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilAlexander von Humboldt-StiftungRockefeller Foundation
Mots-clésMoodPsychologyAffect (linguistics)Social psychologyInterpersonal communicationCognitionService (business)Customer serviceMarketingCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Based on recent theories of affect and cognition, this unobtrusive field experiment predicted and found that induced positive mood improved real‐life customer service behaviors by less experienced sales staff, but had no effect on the behaviors of experienced long‐term staff in several department stores. Positive or negative mood was unobtrusively induced in sales staff in major department stores by a confederate. A second confederate, blind to the mood induction, then asked employees for help to locate a non‐existent item. The frequency and duration of helpful behaviors in response to the request was recorded. Consistent with Forgas' Affect Infusion Model (AIM), less experienced employees showed a significant mood‐congruent pattern in their responses helping more in a positive than in a negative mood. Long‐term employees who could rely on routine, direct access processing were not influenced by the mood induction. The implications of these findings for contemporary affect‐cognition theorizing and for everyday affective influences on interpersonal behaviors and customer service delivery are considered. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,343 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations35
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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