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Enregistrement W2107239011 · doi:10.1509/jm.12.0051

Consumer Adoption of New Products: Independent versus Interdependent Self-Perspectives

2013· article· en· W2107239011 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Marketing · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptimal distinctiveness theoryInterdependenceMindsetProduct (mathematics)MarketingBusinessPerspective (graphical)ScarcityPsychologySocial psychologyMicroeconomicsEconomicsComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In five studies, the authors examine the impact of an independent (vs. interdependent) mindset on consumer adoption of new products. Study 1 demonstrates that consumers in a predominantly independent (vs. interdependent) culture are more willing to adopt really new products, whereas consumers in a predominantly interdependent (vs. independent) culture are more willing to adopt incrementally new products. Studies 2 and 3 conceptually replicate these findings using situationally activated mindsets and demonstrate that this effect is driven by the perceived fit between the product's newness level and the optimal level of distinctiveness consumers want. Finally, Studies 4a and 4b show that the presence of distinctiveness-dampening cues (i.e., popularity cues) and distinctiveness-enhancing cues (i.e., scarcity cues) can reverse the effect of self-perspective such that the independent self becomes less willing to adopt really new products and more willing to adopt incrementally new products than does the interdependent self. These findings offer practical implications for managing innovation adoption in both domestic and international marketplaces.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil0,999

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,281 · 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