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Enregistrement W2120213669 · doi:10.1509/jppm.22.2.170.17641

When Profit Equals Price: Consumer Confusion about Donation Amounts in Cause-Related Marketing

2003· article· en· W2120213669 sur OpenAlexaff
G. Douglas Olsen, John W. Pracejus, Norman Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Policy & Marketing · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePsychology of Social Influence
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfusionDonationProfit (economics)MarketingBusinessActuarial scienceEconomicsPsychologyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of five studies examine potential consumer confusion associated with the “percentage of profit” wording often used to describe cause-related marketing in which money is donated to a charity each time a consumer makes a purchase. The initial four studies demonstrate that (1) expressing the donation amount as a percentage of profit leads to widespread confusion and near universal overestimation of the amount being donated, (2) even consumers who have had formal accounting training are susceptible to this bias, (3) participant motivation in an experimental setting cannot account for these results, and (4) people report higher attitudes toward a company and express stronger purchase intentions as a function of the percentage value of the donation but not as a function of whether it is a percentage of profit or price. The authors conclude with a study that explores several potential affirmative disclosures for the percentage-of-profit problem.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,111
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,111
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations162
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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