MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312187532 · doi:10.3390/bs13010006

Is Conspicuous Consumption Influenced by Cyber-Ostracism? A Moderated Mediation Model

2022· article· en· W4312187532 sur OpenAlexaff
Chonghuan Xu, Guoqiang Yang, Yajuan Wang, Austin Shijun Ding

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeath Anxiety and Social Exclusion
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Provincial Universities of ZhejiangNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Social Science Fund of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOstracismPsychologySocial psychologyMediationConsumption (sociology)PersonalityConspicuous consumptionControl (management)Social mediaContext (archaeology)Social comparison theoryModerated mediationSociologyComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study starts from the cyber-ostracism experience that often occurs during social media use. Based on compensatory control theory, we explore the mechanism by which cyber-ostracism affects consumers' conspicuous consumption through the sense of control and also explore the moderating role of social media use intensity and implicit personality. This study used a sample of 407 social media users in China to verify the relationship between variables. The findings show that: there is a significant positive effect of cyber-ostracism on conspicuous consumption; sense of control plays a mediating role in the relationship between cyber-ostracism and conspicuous consumption; social media use intensity negatively moderates the relationship between cyber-ostracism and sense of control, and implicit personality moderates the relationship between sense of control and conspicuous consumption. The findings of the study help to reveal the formation mechanism of social media users' conspicuous consumption, which has important theoretical significance and practical value for establishing correct consumption concepts in the social media context.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBehavioral SciencesMême sujetDeath Anxiety and Social ExclusionTravaux en français237 207