Enhancing Self-Administered Questionnaire Response Quality Using Code of Conduct Reminders
Notice bibliographique
Résumé
A key challenge for self-administered questionnaires (SaQ) is ensuring quality responses in the absence of a marketing professional providing direct guidance on issues as they arise for respondents. While numerous approaches to improving SaQ response quality have been investigated including validity checks, interactive design, and instructional manipulation checks, these are primarily targeted at situations where expected responses are of a factual nature or stated preferences. These interventions have not been evaluated in scenarios that require higher levels of engagement and judgment from respondents. While professional marketers are guided by codes of conduct, there is no equivalent code of conduct for SaQ respondents. This is particularly salient for SaQ that require higher levels of reflection and judgment, since in the absence of professional guidance, respondents rely more on their individual ethical ideologies and experience, leaving SaQ responses potentially devoid of the standards that normally set the expectations around data quality for marketing professionals. As marketing professionals are unable to provide guidance directly in a SaQ context, the approach used in this study is to offer varying levels of professional marketing guidance indirectly through specific codes of conduct reminders that are easily consumable by SaQ participants. We demonstrate that reminders and ethical ideologies moderate the relationship between the participant’s experience with SaQ and compliance with a code of conduct. Specifically, SaQ respondents produce fewer code of conduct infractions when receiving reminders than the control group, and this improves even more when the reminders coincide with the SaQ task. The paper concludes with implications for theory and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,169 | 0,408 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».