Bidder Motives in Cause Related Auctions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A cause-related auction is different from a list price setting in two major ways: First, the donation percentage directly affects the price of the item in that consumers ’ value for charitable contributions enters their bids. Second, charitable consumers have a price externality on non-charitable consumers, so even a segment of consumers who place a premium on charitable contributions can significantly affect prices for everybody else. The purpose of this paper is to characterize both the charity premium and the impact of the charitable segments with a careful field design. We examine individual choice between pairs of simultaneous auctions identical in all but percentage of the proceeds donated to charity. We investigate the extent to which individuals are willing to pay a charity premium in choice between auctions of various donation percentages. We use a mixture model approach to allow for different types of individual preferences. In analysis of choices between pairs of auctions, we find that individuals fall into three segments—bargain seekers and two altruistic segments. The altruistic segments, which drive up the charity premium, can in turn be classified into warm glow bidders—who derive a pleasure from doing the right thing—and other-regarding bidders—who are sensitive to the percentage given to charity. Further analysis shows that warm glow bidders positively contribute to the charity premium in pairs of auctions that do not differ much in donation percentages, whereas the
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».