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Enregistrement W3005207898 · doi:10.1002/cb.1812

Shopping less with shopping lists: Planning individual expenses ahead of time affects purchasing behavior when online grocery shopping

2020· article· en· W3005207898 sur OpenAlex

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 Consumer Behaviour · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrocery shoppingPurchasingAdvertisingTask (project management)Grocery storeBusinessControl (management)Affect (linguistics)MarketingPlan (archaeology)PsychologyComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract How do shopping lists affect purchasing behavior? On the one hand, breaking down a shopping task into its subcomponents might increase predicted budget for the shopping trip and consequently increase the number of purchases made and dollars spent. On the other hand, a shopping list may function as a concrete action plan for the shopping task and decrease the number of purchases made and dollars spent. In two studies, participants were randomly assigned to make a shopping list for their next grocery trip or not make a list and then completed the shopping trip virtually without the shopping list (Study 1) or with the shopping list (Study 2), using a popular online grocery store website. Those who were induced to make a shopping list prior to shopping bought marginally (Study 1) or significantly fewer (Study 2) items in an online grocery trip and spent marginally less money (Study 1). Simply making an overall spending prediction did not have the same effect as writing an itemized shopping list (Study 2), and purchases in this condition did not differ from those in the control group. We also document descriptive information on frequency of use and beliefs about functionality of shopping lists.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,196 · 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