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Enregistrement W2903731039 · doi:10.1093/jcr/ucy082

Wine for the Table: Self-Construal, Group Size, and Choice for Self and Others

2018· article· en· W2903731039 sur OpenAlexaff
Eugenia Wu, Sarah G. Moore, Gavan J. Fitzsimons

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerationSelf construalSocial psychologyWinePsychologyInterdependenceModerated mediationGroup (periodic table)Mediation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This research examines how consumers make unilateral decisions on behalf of the self and multiple others, in situations where the chosen option will be shared and consumed jointly by the group—for instance, choosing wine for the table. Results across six studies using three different choice contexts (wine, books, and movies) demonstrate that such choices are shaped by the decision-maker’s self-construal (independent vs. interdependent) and by the size of the group being chosen for (large vs. small). Specifically, we find that interdependent consumers consistently make choices that balance self and others’ preferences, regardless of group size. In contrast, the choices of independent consumers differ depending on group size: for smaller groups, independents make choices that balance self and others’ preferences, while for larger groups, they make choices that more strongly reflect their own preferences. Via mediation and moderation, the data show that differential attention to others underlies the combined effect of self-construal and group size on the joint consumption choices that consumers make for the self and others.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeSans objet
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

Citations95
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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