Prey positions as consumers' behavioural patterns: Exploratory evidence from an<i>f</i>MRI study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present article reviews some of the tenets of the Consolidated Model of Financial Predation (CMFP). The CMFP is used to explain how investors behave as either predators or prey in the financial markets, for example, during the 2008 predatory‐mortgages crisis. The article tests one of its key assumptions: that is, that people adopt different levels of prey positions. In the last four years, a number of articles have been published on the CMFP, which states that people adopt either a predator or a prey position (PPP), or else a mixture of both. The model has emerged as a result of a five‐year study and has found various applications, in particular, in the field of behavioural finance. According to this model, consumers of financial products tend to position themselves as either predators or prey. In the latter case, this causes them to judge the relationship in negative terms and to experience it as less rewarding, if not punishing altogether. This has two effects: first, perceived predation tends to gain in power and second, purchasing decisions may not be optimal. Results from an exploratory functional magnetic resonance imaging (fMRI) study aimed at generating prey positions in minimal stress conditions are presented; they show that there is a significant difference between at least two prey positions, labelled “known predator–prey position” (KPPP) and “unknown predator–prey position” (UPPP). This means that consumers of financial products could potentially face two levels of apprehension (perceived predation): a high one under uncertainty and a lower one when conditions are volatile. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».