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Enregistrement W2097189960 · doi:10.1509/jmkr.46.6.764

The Impact of Outcome Elaboration on Susceptibility to Contextual and Presentation Biases

2009· article· en· W2097189960 sur OpenAlexaff
Gergana Y. Nenkov, J. Jeffrey Inman, John Hulland, Maureen Morrin

Notice bibliographique

RevueJournal of Marketing Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElaborationPresentation (obstetrics)Elaboration likelihood modelFraming (construction)Framing effectPsychologyOutcome (game theory)Social psychologyInvestment decisionsBusinessEconomicsMicroeconomicsBehavioral economicsFinanceMedicinePersuasion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors examine an important anomaly in investment behavior - namely, the tendency to fall prey to the effects of contextual and presentation biases, which emerge when people make different decisions as a function of how information is presented to them. They also identify an important factor that moderates these effects. The results from four studies show that investors with a stronger tendency to engage in pre-decision outcome elaboration are less susceptible to various contextual and presentation biases and are more likely to make consistent investment choices. Furthermore, the authors find that encouraging pre-decision elaboration on both the potential benefits and the potential risks of investing helps investors who tend not to engage in such elaboration become less influenced by peripheral cues, such as information framing and presentation mode. The findings offer implications for decision research and for the design, presentation, and communication of financial products.

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)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,134
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,134
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,418
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,175 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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