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Enregistrement W2530877016 · doi:10.1002/mar.20927

Consumer Regulation Strategies: Attenuating the Effect of Consumer References in a Voting Context

2016· article· en· W2530877016 sur OpenAlexafffund
Jodie Whelan, Miranda Goode, June Cotte, Matthew Thomson

Notice bibliographique

RevuePsychology and Marketing · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensWestern UniversityYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPriming (agriculture)VotingContext (archaeology)Consumption (sociology)PsychologyPerceptionPoliticsConsumer behaviourSocial psychologyCognitionAdvertisingScale (ratio)Presidential electionCognitive psychologyPolitical scienceBusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Consumption cues (e.g., brands, money, and advertisements) can have powerful effects on cognition, perception, and behavior, yet how people regulate responses to such cues is not well understood. This is surprising given that consumption cues are increasingly present in nontraditional consumer contexts, such as healthcare, education, and politics. This research develops a measure of two types of consumer regulation strategies, cue‐based and budget‐based (studies 1–4), and demonstrates that these strategies influence how people respond to consumption cues in a political context (study 5). Specifically, in a study involving the 2012 American Presidential Election, priming survey participants as consumers (versus citizens) influenced both voting intentions and self‐reported voting behavior, and the newly developed consumer regulation scale was instrumental in detecting this effect. These findings suggest there may be merit in the escalating debate and concern over referring to voters as consumers.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,333 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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