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Enregistrement W2911224100 · doi:10.1093/jcr/ucz003

The Best Laid Plans: Why New Parents Fail to Habituate Practices

2019· article· en· W2911224100 sur OpenAlexafffund
Tandy Chalmers Thomas, Amber M. Epp

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Welfare and Adoption
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMarketing Science Institute
Mots-clésHabituationAnticipation (artificial intelligence)Abandonment (legal)Plan (archaeology)Work (physics)Best practicePsychologyProcess (computing)Public relationsSocial psychologyMarketingBusinessComputer scienceEngineeringManagementPolitical scienceEconomicsHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Consumers regularly fail to habituate newly adopted practices. In contrast to established practices, this often occurs because understanding a practice is different from actually doing it. Our work explores this “messiness of doing” and explains why consumers successfully habituate some newly adopted practices after experiencing obstacles (i.e., misaligned practice elements) but not others. Utilizing a longitudinal approach that follows first-time parents from pregnancy through the first eight months postpartum, we track how parents plan for practices and how those plans unfold. We document a process whereby parents first engage in extensive planning and preparation prior to the birth of their child, during which parents build two realignment capabilities (anticipation and integration). After the baby’s arrival, some practices invariably do not work. Parents respond to these misalignments by following one of five paths—differentiated by the capabilities parents build while planning—that result in practice abandonment, vulnerable habituation, or habituation. Our work highlights the challenges associated with translating a social practice into an enacted practice and the corresponding importance of accumulating realignment capabilities during planning. To facilitate habituation of newly adopted practices, how consumers make plans for these practices may ultimately matter more than what they actually plan to do.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,316 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations63
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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