MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220668519 · doi:10.1177/00222437221094301

The Price Entitlement Effect: When and Why High Price Entitles Consumers to Purchase Socially Costly Products

2022· article· en· W4220668519 sur OpenAlexaff
Saerom Lee, Karen Page Winterich

Notice bibliographique

RevueJournal of Marketing Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntitlement (fair division)Product (mathematics)EconomicsConsumption (sociology)HarmMicroeconomicsClass (philosophy)BusinessPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigates when and why consumers purchase products with social costs (e.g., environmental harm). Six studies demonstrate that upper-class consumers are more likely to purchase a product with social costs when it has a higher price because they experience greater entitlement, which the authors term the “price entitlement effect,” allowing for purchase justification. In contrast, lower-class consumers do not feel entitled to purchase a product with social costs when it is higher-priced. This effect occurs because upper-class consumers tend to have a greater self-focus, with a higher price entitling them to more resources than others. Consistent with the entitlement mechanism, when egalitarian values are made salient, the price entitlement effect is mitigated, reducing upper-class consumers’ purchase of socially costly products. Notably, the price entitlement effect occurs only when products have social costs rather than for all higher-priced products. However, when the social costs of a product are severe, price entitlement does not sufficiently justify product purchase. This research provides theoretical and practical insights regarding when and why higher price entitles purchase of socially costly products, contributing to research on social class and socially responsible (vs. costly) consumption as well as choice justification.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Marketing ResearchMême sujetEnvironmental Sustainability in BusinessTravaux en français237 207