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Enregistrement W2334115192 · doi:10.1002/bdm.1794

True Context‐dependent Preferences? The Causes of Market‐dependent Valuations

2013· article· en· W2334115192 sur OpenAlexaff
Nina Mažar, Botond Kőszegi, Dan Ariely

Notice bibliographique

RevueJournal of Behavioral Decision Making · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsContext (archaeology)Product (mathematics)Value (mathematics)ReservationMicroeconomicsDistribution (mathematics)Market priceEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT A central assumption of neoclassical economics is that reservation prices for familiar products express people's true preferences for these products; that is, they represent the total benefit that a good confers to the consumers and are, thus, independent of actual prices in the market. Nevertheless, a vast amount of research has shown that valuations can be sensitive to other salient prices, particularly when individuals are explicitly anchored on them. In this paper, the authors extend previous research on single‐price anchoring and study the sensitivity of valuations to the distribution of prices found for a product in the market. In addition, they examine its possible causes. They find that market‐dependent valuations cannot be fully explained by rational inferences consumers draw about a product's value and are unlikely to be fully explained by true market‐dependent preferences. Rather, the market dependence of valuations likely reflects consumers' focus on something other than the total benefit that the product confers to them. Furthermore, this paper shows that market‐dependent valuations persist when – as in many real‐life settings – individuals make repeated purchase decisions over time and infer the distribution of the product's prices from their market experience. Finally, the authors consider the implications of their findings for marketers and consumers. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,128 · 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

Citations70
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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