Assessment of heterogeneity of compulsive buyers based on affective antecedents of buying lapses
Notice bibliographique
Résumé
Although compulsive buying has been predominantly viewed as the chronic need to manage negative affective states, other emotions, such as positive affect and boredom, have also been reported to precede buying lapses among compulsive buyers. The main objectives of this article were to: (1) empirically examine the centrality of the frequent experience of negative affect prior to buying lapses in compulsive buying, and (2) assess the heterogeneity of compulsive buyers based on the frequency of experiencing negative affect, boredom, and positive affect that precede buying lapses. To examine these issues, we used survey data provided by individuals with excessive buying tendencies (N = 419). Latent profile analysis of the frequency of the three types of affective states extracted three clusters of buyers: (1) the “escape seeker” cluster with a strong propensity to buy in excess in negative emotions, (2) the “excitement seeker” cluster that reported having lapsed when feeling boredom more frequently than negative affect, and (3) the “low affect management buyer” cluster whose frequency of experiencing the three types of emotions was lower than the other clusters. The majority of escape seekers and excitement seekers exceeded the diagnostic cut-off for compulsive buying. Clinical implications of the findings are also discussed.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».