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Enregistrement W2909937996 · doi:10.1177/0022242918813577

Cueing Morality: The Effect of High-Pitched Music on Healthy Choice

2019· article· en· W2909937996 sur OpenAlex
Xun Huang, Aparna A. Labroo

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Marketing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesMinistry of Education, IndiaMinistry of Earth SciencesNorthwestern University
Mots-clésMoralitySophisticationSalience (neuroscience)Active listeningPsychologyPerceptionTasteSocial psychologyCognitive psychologyAdvertisingAestheticsCommunicationPolitical scienceBusinessNeuroscienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Managers often use music as a marketing tool. For example, in advertising, they use music to intensify emotions; in service settings, they use slow music to boost relaxation and classical music to convey sophistication. In this article, the authors posit a novel effect—higher-pitched music can boost healthier choices. Recognizing that many perceptual characteristics of higher pitch (e.g., lighter, elevated) are conceptually associated with morality, they theorize that listening to higher- (vs. lower-) pitched music can cue morality. Furthermore, thoughts about morality can prompt moral self-perceptions and, in turn, thoughts about “good” behaviors, including healthy choices. Thus, listening to higher-pitched music may increase healthier choices. Employing field settings and online studies, the authors find that listening to higher-pitched music increases consumers’ likelihood to choose healthy options (Studies 1, 3, and 5), choose lower-calorie foods (Study 2), and engage in health-boosting activities (Study 4). This effect arises because high pitch raises the salience of morality thoughts (Studies 4 and 5). The article concludes with a discussion of theoretical and managerial implications.

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,238 · 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