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Enregistrement W2135085173 · doi:10.1086/677842

Creating the Responsible Consumer: Moralistic Governance Regimes and Consumer Subjectivity

2014· article· en· W2135085173 sur OpenAlexaff
Markus Giesler, Ela Veresiu

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubjectivityConsumption (sociology)GovernmentalityConsumerismCorporate governanceTransformative learningConsumer researchSociologyMarketingConsumer protectionBusinessPolitical scienceLaw and economicsSocial sciencePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Responsible consumption conventionally stems from an increased awareness of the impact of consumption decisions on the environment, on consumer health, and on society in general. We theorize the influence of moralistic governance regimes on consumer subjectivity to make the opposite case: responsible consumption requires the active creation and management of consumers as moral subjects. Building on the sociology of governmentality, we introduce four processes of consumer responsibilization that, together, comprise the P.A.C.T. routine (personalization, authorization, capabilization, and transformation). After that, we draw on a longitudinal analysis of problem-solving initiatives at the World Economic Forum in Davos, Switzerland, to explore the role of P.A.C.T. in the creation of four, now commonplace, responsible consumer subjects: the bottom-of-the-pyramid consumer, the green consumer, the health-conscious consumer, and the financially literate consumer. Our analysis informs extant macro-level theorizations of market and consumption systems. We also contribute to prior accounts of responsibilization, marketplace mythologies, consumer subjectivity, and transformative consumer research.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,042
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeQualitatif
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

Citations584
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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