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Enregistrement W3125542500 · doi:10.1002/mar.20208

Consumers' waiting in queues: The role of first‐order and second‐order justice

2008· article· en· W3125542500 sur OpenAlexaff
Rongrong Zhou, Dilip Soman

Notice bibliographique

RevuePsychology and Marketing · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePsychology of Social Influence
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic JusticeOrder (exchange)FIFO (computing and electronics)InjusticeService (business)QueuePerceptionAdvertisingProduct (mathematics)Queueing theoryAsidePsychologySocial psychologyMarketingBusinessLawComputer sciencePolitical scienceMathematicsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Past research on queuing has identified social justice as an important determinant of consumers' waiting experiences. In queuing settings, people's perception of social justice is affected by whether the principle of first in and first out (FIFO) has been violated. However, even when service follows the FIFO principle, waiting time may still differ from one consumer to another for various reasons. For instance, a consumer who happens to arrive in the queue after a large group of people may have to wait longer than average. In this research, it is argued that, aside from and independent of the FIFO principle, consumers also care about whether everyone spends an approximately equal amount of time waiting before availing of the product or service. When consumers perceive that they have spent more time waiting than others and when they can attribute this injustice to the service provider, they will be less satisfied with the waiting experience. It is also proposed that adherence to the FIFO principle is a more salient concern to consumers (thus termed “first‐order” justice), and equal waiting time (”second‐order” justice) matters only when first‐order justice is not an issue. Three studies support the predictions. © 2008 Wiley Periodicals, Inc.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations44
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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