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Enregistrement W2894605789 · doi:10.1007/s10551-018-4028-6

“They Did Not Walk the Green Talk!:” How Information Specificity Influences Consumer Evaluations of Disconfirmed Environmental Claims

2018· article· en· W2894605789 sur OpenAlexfundno aff
Davide C. Orazi, Eugene Y. Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Ethics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésCredibilityScrutinyBusiness ethicsSkepticismBusinessAppealSource credibilityMarketingAdvertisingPublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While environmental claims are increasingly used by companies to appeal consumers, they also attract greater scrutiny from independent parties interested in consumer protection. Consumers are now able to compare corporate environmental claims against external, often disconfirming, information to form their brand attitudes and purchase intentions. What remains unclear is how the level of information specificity of both the environmental claims and external disconfirming information interact to influence consumer reactions. Two experiments address this gap in the CSR communication literature. When specific (vs. vague) claims are countered by specific (vs. vague) external information, consumers report more negative brand attitudes and lower purchase intentions (Experiment 1). The effect is serially mediated by (1) skepticism toward the claims and (2) lack of corporate credibility (Experiment 2). We conclude by discussing strategies that firms can utilize to avoid information dilution and ensure that external disconfirming information percolates to consumers as specific.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations76
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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