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Enregistrement W3122330104 · doi:10.1509/jmkr.48.2.403

Self-Regulatory Strength and Consumers’ Relinquishment of Decision Control: When Less Effortful Decisions Are More Resource Depleting

2011· article· en· W3122330104 sur OpenAlexaff
Murat Usta, Gerald Häubl

Notice bibliographique

RevueJournal of Marketing Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeath Anxiety and Social Exclusion
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelegationControl (management)Resource (disambiguation)BusinessSelf-controlMarketingActuarial sciencePsychologySocial psychologyEconomicsComputer scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using the self-regulatory strength model and prior research on self-esteem threats, the authors predict and show that delegating decisions to surrogates (e.g., financial advisors, physicians) depletes consumers’ limited self-regulatory resources more than making the same decisions independently, thus impairing their subsequent ability to exercise self-control. This is the case even though decision delegation actually requires less decision-making effort than independent decision making (Study 1). However, the resource-depleting effect of decision delegation vanishes when consumers have an opportunity to affirm their belief in free will (Study 2). Moreover, when people remember a past decision that they delegated, their self-control is impaired more than when they remember a decision made independently (Studies 3 and 4). The authors conclude with a discussion of the theoretical and practical implications of these findings.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations44
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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