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Enregistrement W4287448059 · doi:10.1093/jcr/ucac032

Spending Windfall (“Found”) Time on Hedonic versus Utilitarian Activities

2022· article· en· W4287448059 sur OpenAlexaff
Jaeyeon Chung, Leonard Lee, Donald R. Lehmann, Claire I. Tsai

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)ModerationWindfall gainEconomicsPsychologyTime allocationLeisure timeConsumer expenditureMicroeconomicsSocial psychologyPublic economicsAggregate expenditure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Consumers often gain extra free time unexpectedly. Given the increasing time pressure that consumers experience in their daily lives, it is important to understand how they spend windfall (or unexpected) free time, which we term found time. In a series of five laboratory experiments and naturalistic field studies, we found that consumers spend more of their free time on hedonic activities than on utilitarian activities when they gain the time unexpectedly (i.e., found time), but not when they know about the free time in advance. This pattern occurs consistently regardless of whether consumers gain the time from canceled work-related or leisure activities. In addition, our studies uncovered perceived busyness as a ubiquitous yet unexplored moderator for the windfall gain literature: the inclination to allocate found time to hedonic consumption decreases when consumers perceive themselves to be busy at the moment. We discuss several potential accounts for the effect of unexpectedness on time expenditure, including a perceived fit between the nature of found time (a fun windfall gain) and hedonic consumption, need for justification, and planning.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,001

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 Opus0,319
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,215 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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