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Enregistrement W4313334126 · doi:10.1016/j.ijresmar.2022.12.004

The motivational dynamics of arousal and values in promoting sustainable behavior: A cognitive energetics perspective

2022· article· en· W4313334126 sur OpenAlexaff
Yan Li, Kyle B. Murray

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Research in Marketing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpenness to experienceArousalPsychologyValue (mathematics)Perspective (graphical)CognitionSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research applies Cognitive Energetics Theory (CET) to explain when and why consumers engage in sustainable behavior. Across six studies, we find a positive interaction effect of arousal and openness-to-change on sustainable behaviors. In particular, openness-to-change (vs conservation) increases the likelihood of engaging in effortful sustainable behaviors in a high-arousal state rather than in a low-arousal state. Interestingly, our results reveal that this interactive effect is explained by the tendency of consumers to believe that the target sustainable behavior requires less effort, when they are in a high-arousal state and endorsing openness-to-change. Moreover, perceived effort is positively related to sustainable behavior for experienced consumers but negatively related to the behavior for less experienced consumers. In addition, the effect of value and arousal on perceived effort is stronger among less experienced consumers but attenuated among more experienced consumers. Thus, arousal can serve as a catalyst to enhance value-consistent sustainable behaviors and help the less experienced consumers form habits. These findings contribute to CET by highlighting the important roles that values and arousal play in the motivational forces that drive and restrain sustainable behaviors. The results improve our understanding of how to motivate value-consistent sustainable behaviors, with implications for both marketers and policy-makers.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,343 · 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.

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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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