Refining the tightness and looseness framework with a consumer lens
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,014 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,035 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».