A meta-analysis of financial self-control strategies: Comparing empirical findings with online media and lay person perspectives on what helps individuals curb spending and start saving
Notice bibliographique
Résumé
Self-control can be assisted by using self-control strategies rather than relying solely on willpower to resist tempting situations and to make more goal-consistent decisions. To understand how self-control strategies can aid financial goals, we conducted a meta-analysis (Study 1) to aggregate the latest research on self-control strategies in the financial domain and to estimate their overall effectiveness for saving and spending outcomes. Across 29 studies and 12 different self-control strategies, strategies reduced spending and increased saving significantly with a medium effect size (d = 0.57). Proactive and reactive strategies were equally effective. We next examined whether these strategies studied in the academic literature were present in a media sample of websites (N = 104 websites with 852 strategies) and in individuals' personal experiences (N = 939 participants who listed 830 strategies). About half the strategies identified in the meta-analysis were present in the media sample and about half were listed by lay participants as strategies they personally use. In sum, this paper provides a comprehensive overview of the self-control strategies that have been studied in the empirical literature to date and of the strategies promoted in the media and used in daily life, identifying gaps between these perspectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».