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Enregistrement W2115974987 · doi:10.1111/ijcs.12032

Consumer morality and moral norms

2013· article· en· W2115974987 sur OpenAlexaff
Lisbeth Nielsen, Sue L. T. McGregor

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Consumer Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoralitySocial cognitive theory of moralityMoral developmentMoral disengagementBeneficenceAutonomyLegal normNorm (philosophy)Moral psychologySocial norms approachMoral reasoningEconomic JusticeSocial psychologySociologyPsychologyEpistemologyLawPerceptionPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With a focus on consumer morality, this paper first reviewed the literature on moral norms, identifying six approaches: (a) descriptive/injunctive; (b) personal; (c) altruistic; (d) material, formal and synthetic; (e) autonomy, beneficence and justice; and (f) universal norms. The paper then explored three moral norm‐related concepts – what constitutes a moral situation, morally irresponsible behaviour and morally risky behaviour – with a focus on the insights that they can shed on consumer morality, in concert with the notion of moral norms. The discussion then turned to an overview of how these moral norm concepts have been (can be) applied to understand the moral dimension of consumer behaviour. An iterative analysis of this discussion revealed 10 insights that serve as the genesis for an emergent conceptual framework that can scaffold discussions of the role moral norms play in explaining consumer moral behaviour. The paper concluded with a call for a theory on consumer morality and moral norms.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,346
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,139 · 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

Citations27
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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