“I'd like to be that attractive, but at least I'm smart”: How exposure to ideal advertising models motivates improved decision‐making
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of idealized advertising models has been heavily criticized in recent years. Existing research typically adopts a social comparison framework and shows that upward comparisons with models can lower self‐esteem and affect, as well as produce maladaptive behavior. However, the alternative possibility that consumers can cope with threatening advertising models by excelling in other behavioral domains has not been examined. The present research draws on fluid compensation theory (Tesser, 2000) and shows that idealized models motivate improved performance in consumer domains that fall outside that of the original comparison. These more positive coping effects operate through self‐discrepancies induced by idealized models, rather than self‐esteem or negative affect. Specifically, self‐discrepancies motivate consumers to improve decision‐making by: 1) making more optimal choices from well‐specified consideration sets, and 2) better self‐regulating indulgent choices. More broadly, the current research integrates and extends theories of fluid compensation and self‐discrepancy, as well as provides a more complete picture of the ways in which consumers cope with idealized advertising models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».