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Enregistrement W2323260661 · doi:10.1509/jmkr.48.4.755

Multiple Routes to Self- versus Other-Expression in Consumer Choice

2011· article· en· W2323260661 sur OpenAlexaff
Michal Maimaran, Itamar Simonson

Notice bibliographique

RevueJournal of Marketing Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPriming (agriculture)Expression (computer science)Set (abstract data type)PsychologyCompromiseConsumer choiceSocial psychologyDimension (graph theory)Identification (biology)Risk-seekingCognitive psychologyComputer scienceMicroeconomicsEconomicsSociologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies of consumer decision making often begin with the identification of a dimension on which options differ, followed by an analysis of the factors that influence preferences along that dimension. Building on a conceptual analysis of a diverse set of problems, the authors identify a class of related consumers choices (e.g., extreme vs. compromise, hedonic vs. utilitarian, risky vs. safe) that can all be classified according to their levels of self- versus other-expression (or [un]conventionality). As shown in four studies, these problem types respond similarly to manipulations that trigger or suppress self-expression. Specifically, priming self-expression systematically increases the share of the self-expressive options across choice problems. Conversely, expecting to be evaluated decreases the share of the self-expressive options across the various choice dilemmas. In addition, priming risk seeking increases only the choice of risky gambles but not of other self-expressive options. These findings highlight the importance of seeking underlying shared features across different consumer choice problems, instead of treating each type in isolation.

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)0,062
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0620,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,442
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,057 · 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

Citations41
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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