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Enregistrement W3038743757 · doi:10.1108/ejm-03-2019-0240

Minority group favoritism in service encounters

2020· article· en· W3038743757 sur OpenAlexaboutno aff
Mauricio Palmeira, Shahin Sharifi

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Marketing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologySocial psychologyEthnic groupPrejudice (legal term)Sexual orientationPopulationPoliticsIn-group favoritismRacismPsychologyDemographic economicsPolitical scienceMarketingSociologyBusinessEconomicsSocial groupGender studiesDemographyLawSocial identity theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to investigate consumer reactions to minority retail employees. The paper argues that despite the persistence of racism and homophobia in society, the vast majority of the population is strongly against these forms of discrimination. Because of the profound negativity of such behavior, the study hypothesizes that consumers will be motivated to see themselves unequivocally as individuals free of prejudice. As a result, rather than treating all people equally, the study proposes that consumers will overcompensate and exhibit favoritism toward a retail employee when the latter is a member of a minority group. Design/methodology/approach This study presents ten studies in which participants evaluated employees who were a member of a minority or majority group. Studies 1a–1d use sexual orientation to contrast reactions to majority or minority bank managers in four countries (USÀ, Germany, Italy and South Korea), whereas Studies 1e and 1f use ethnicity (White vs Black) to examine the same question (UK and Canada). Study 1g offers a single-paper meta-analysis, testing the robustness of the observed effect. Studies 2 and 3 examine the roles of political ideology and its associated values, and Study 4 examines choice of an advisor in an online, but consequential setting. Findings Across several contexts and countries, the study finds a consistent pro-minority bias in evaluations of service employees. The study show that, in the USA, this bias is prevalent among liberals, but not among conservatives. This difference in the impact of political ideology is explained by adherence to traditionalism. Research limitations/implications This paper investigates consumer reactions to gays and Blacks and do not test for consumer reactions to other minority groups. Regarding employees’ sexual orientation, the findings of this study are limited to gay men only. Practical implications To elicit favorable evaluations from customers, managers may consider the match between employees’ sexual orientation or ethnicity and consumers’ liberal beliefs. In particular, managers may want to hire people from those minority groups in areas known for their liberal values. On the other hand, the findings suggest that managers should not worry about their new recruits’ sexual orientation and ethnicity in conservative areas, because the results suggest that conservatives show no favoritism toward employees in response to their group status. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this paper is the first paper in marketing investigating consumer reactions to employees who belong to minority groups. The study reports a pro-minority bias that holds across samples and countries, thereby attesting to the population validity of the hypotheses. Further, the study identifies boundary conditions of the effect of employees’ group status by identifying managerially relevant moderators (i.e. political ideology and traditionalism).

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)0,007
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 enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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