Fear appeals: the influence of threat orientations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to assess the interactive impact of dispositional threat orientation and affirmation (both self-affirmation and self-efficacy) on the effectiveness of fear appeals. Design/methodology/approach A 3 × 2 × 2 × 2 fully crossed, mixed experimental design is used. The study is conducted through an on-line survey platform. Participants are nationally representative in terms of age, gender and geographic location within the USA. Findings Threat orientation impacts individuals’ responses to fear appeals. Control-oriented individuals respond in a more adaptive manner, heightened-sensitivity-oriented individuals are a “mixed-bag” and denial-oriented individuals respond in a more maladaptive manner. Affirmations (both self-affirmation and self-efficacy) interact with threat orientation in some cases to predict response to threat. Research limitations/implications This research used a cross-sectional approach in an on-line environment. A longitudinal study with a stronger self-affirmation intervention and self-efficacy manipulation would offer a stronger test. Practical implications Social marketers should consider whether their primary target market has a general tendency toward a particular threat orientation when considering the use of fear appeals. Social marketers should consider the potential benefits of a self-affirmation intervention. Social implications Individuals’ personality dispositions impact how they respond to fear appeals, which may explain why some seemingly well executed fear appeals are unsuccessful whereas others succeed. Originality/value Little or no research has examined the use of self-affirmation to overcome the challenges posed by dispositional threat orientation. This research gives an early glimpse into how these issues interplay.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle