MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3161762808 · doi:10.1111/joca.12368

Chinese Millenials' happiness and materialism: Explanations from two <scp>life‐course</scp> theories, <scp>self‐esteem</scp>, and <scp>money‐attitudes</scp>

2021· article· en· W3161762808 sur OpenAlexaff
Helen Inseng Duh, Hong Yu, Yuefeng Ni

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Affairs · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterialismHappinessSocializationPsychologyMediationSocial psychologySelf-esteemSociologySocial scienceEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Born in an era of single‐child families and raised in the rapidly growing and globally connected milieu where material wealth is ranked at the top of life's achievements, Chinese millennials are feared to be materialistic. We assessed whether this was the case and whether happiness is gained from materialism. By questioning processes through which materialism develops, we examined how self‐esteem, money attitudes and human capital, and socialization life‐course theories explain materialism. We collected data from 207 millennials and conducted structural equation modeling and mediation analyses. We found that Chinese millennials were moderately materialistic and do obtain some happiness from materialism. Materialism was explained by the human capital and socialization life‐course theory, whereby self‐esteem mediated in how family resources received and peer communication during adolescence impacted materialism at young adulthood. Self‐esteem was a good predictor of five money‐attitude dimensions, which can help and hinder materialism depending on the dimension consumers hold.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Consumer AffairsMême sujetConsumer Behavior in Brand Consumption and IdentificationTravaux en français237 207