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Enregistrement W3175047951 · doi:10.1108/jcm-09-2020-4150

The influence of culture on consumer perceptions of deceptiveness

2021· article· en· W3175047951 sur OpenAlexaboutno aff
Haithem Zourrig, Mengxia Zhang, Kamel El Hedhli, Imène Becheur

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Marketing · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessMarketingCollectivismPerceptionContext (archaeology)Situational ethicsAdvertisingCultural valuesConstraint (computer-aided design)Sample (material)IndividualismOriginalityPsychologySocial psychologySociologyEconomicsCreativity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to apply McCornack’s (1992) information manipulation theory to the context of fraud and investigates the effects of culture on perceived deceptiveness. Design/methodology/approach In total, 400 Chinese consumers and an equal-size sample of Canadian consumers were recruited to fill an online survey. The survey integrates four scenarios of insurance fraud and measures of perceived deceptiveness, cultural tightness and horizontal-vertical idiocentrism allocentrism, in addition to some control variables. Findings Results show that at the societal level of culture, perceived deceptiveness is higher in individualistic than in collectivistic cultures. When accounting for the level of situational constraint, cultural tightness was found to magnify the perceived deceptiveness. At the individual level of culture, vertical-allocentrism and vertical-idiocentrism were found to weigh against the perception of deceptiveness. Originality/value Understanding cultural differences in perceived deceptiveness is helpful to spot sources of consumers’ vulnerability to fraud tolerance among a culturally diverse public.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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