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Enregistrement W3172236787 · doi:10.1111/ijcs.12720

How to craft humorous advertisements across diverse cultures? Multi‐country insights from Brazilian, Chinese and American consumers

2021· article· en· W3172236787 sur OpenAlexaff
Ying Zhu, Valerie Lynette Wang, Yong J. Wang, Joicey Wei

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Consumer Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUncertainty avoidanceCollectivismIndividualismAffect (linguistics)ChinaPsychologyMulticulturalismCraftSocial psychologyAdvertisingHofstede's cultural dimensions theoryCultural diversityCognitionSociologyBusinessPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In today's multicultural environment, the influence of cultural orientations on humorous advertising outcomes is increasingly significant for researchers and practitioners. Drawing on a theoretical framework from culture dimensions and theories of humour in advertising, this research examines the moderating role of cultural orientation on the relationship between humour styles and consumers' attitudes towards humorous ads. Empirical results from studies conducted in Brazil, China and the United States show that uncertainty avoidance moderates the effect of cognition‐evoking humorous ads on consumers' responses to the ads, while individualism–collectivism moderates the effect of affect‐evoking humorous ads on these responses. Specifically, consumers from countries with high uncertainty avoidance (e.g., Brazil) have more favourable attitudes towards and perceive greater humour from cognition‐evoking humorous ads with closure than those from countries with low uncertainty avoidance (e.g., China, United States). In addition, consumers from collectivist countries (e.g., China, Brazil) have more favourable attitudes towards and perceive greater humour from affect‐evoking humorous ads with closure than do those from individualist countries (e.g., United States).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,384 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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