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Enregistrement W2081489660 · doi:10.1016/j.jcps.2013.07.003

The flip side of vanity sizing: How consumers respond to and compensate for larger than expected clothing sizes

2013· article· en· W2081489660 sur OpenAlexaff
JoAndrea Hoegg, Maura L. Scott, Andrea C. Morales, Darren W. Dahl

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClothingSizingConsumption (sociology)MarketingAdvertisingBusinessWork (physics)SociologyLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Vanity sizing has become a popular retail trend and recent work shows it has a favorable impact on consumers. However, as the current research demonstrates, significant variations in sizing standards across retailers mean that consumers are as likely to encounter larger sizes as they are smaller, “vanity” sizes when shopping, highlighting the importance of understanding how consumers react to this potential threat in the marketplace. Across five studies we demonstrate that larger sizes result in negative evaluations of clothing and show that these effects are driven by consumers' appearance self‐esteem. Importantly, we also find that instead of unilaterally lowering purchase intent as one might assume, larger sizes can actually increase spending, as consumers engage in compensatory consumption to help repair their damaged self‐esteem. In so doing, this research reveals a dynamic and complex relationship between consumers and sizing labels, where shopping can serve to build, strengthen, threaten, and/or repair appearance self‐esteem.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations50
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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