No Evidence That Exposure to Materialistic Advertisements Influence Appearance Overvaluation and Financial Success Overvaluation in the Self-concept
Notice bibliographique
Résumé
Theory and prior research indicate that placing overriding importance on a life domain (e.g., appearance, financial success, health, work, interpersonal relationships) can negatively influence mental and physical health. In particular, people who overvalue appearance have been shown to engage in maladaptive weight-control behaviours and to have eating disorders. Likewise, people who overvalue financial success have been shown to engage in risky gambling and to have disordered gambling. Although the consequences of overvaluing a life domain are palpable, much less is known about its antecedents, which we examined in the current research. According to the Consumer Culture Impact Model, exposure to sociocultural ideals regarding luxury, wealth, and appearance via advertisements influence appearance overvaluation. We proposed that exposure to such sociocultural ideals should also influence financial success overvaluation. We tested the hypothesis that appearance and financial success overvaluation increase in response to viewing materialistic advertisements. First and second year undergraduate students completed self-report measures of appearance and financial success overvaluation in September 2020 (N = 185). They were re-contacted in March 2021 to complete a consumer decision making task. In the task, participants were randomly assigned to a control condition wherein they viewed and compared several non-materialistic advertisements (e.g., pencils, coffee) or to an experimental condition wherein they viewed and compared materialistic advertisements (e.g., champagne, luxury vacation). Afterwards, all participants completed again the same measures of overvaluation. Unexpectedly, linear regression analyses showed that there were no pre-post changes in appearance and financial success overvaluation from before to after exposure to materialistic (relative to non-materialistic) advertisements. Exploratory Bayesian regression analyses revealed support for the null hypothesis. Findings do not support the Consumer Culture Impact Model. Holding materialistic values are discussed as a potential moderator.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».