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Enregistrement W2605701288 · doi:10.1016/j.jcps.2017.03.005

Refining the tightness and looseness framework with a consumer lens

2017· article· en· W2605701288 sur OpenAlexaff
Lily Lin, Darren W. Dahl, Jennifer Argo

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of AlbertaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)Consumer behaviourContext (archaeology)Punishment (psychology)Through-the-lens meteringPerspective (graphical)PerceptionNorm (philosophy)PsychologyProcess (computing)MarketingSocial psychologyLens (geology)SociologyPositive economicsEconomicsEpistemologyCognitive psychologyComputer scienceBusinessArtificial intelligenceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In their paper, Li, Gordon and Gelfand (this issue) introduced the Tightness–Looseness (T–L) framework to the consumer domain, and offered several ideas on how this framework could be applied to consumer behavior. In this commentary, we examine the T–L framework through the consumer lens and discuss how the uniqueness of the consumption context can refine and broaden this psychological framework. We identify four questions that aim to enrich our discussion of this framework from the perspective of consumer research, and to motivate future research questions. Specifically, we consider 1) how the interplay between the tightness/looseness of a culture and its effect on consumer behavior can be a bi‐directional relationship, 2) how variances in T–L in different consumption subcultures and aspects of society (e.g., economic, political) can impact consumer behavior, 3) how the examination of T–L at different stages in the consumption process is a relevant and important question to consider, and 4) how T–L may contribute to further investigation and understanding of punishment toward business and consumer norm violators.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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