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Enregistrement W4319791679 · doi:10.1111/joca.12508

Mindfulness through agency in health consumption: Empirical evidence from committed dietary supplement consumers

2023· article· en· W4319791679 sur OpenAlexaff
Yun Wang, Leighann C. Neilson, Shaobo Ji

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Affairs · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensCarleton UniversityMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessAgency (philosophy)Influencer marketingEmpirical researchConsumption (sociology)Empirical evidenceSense of agencyMarketingPsychologyHealth promotionBusinessAdvertisingPublic relationsSocial psychologyPublic healthMedicineSociologyPolitical scienceClinical psychologyNursingMarketing management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Due to individuals' increasing demand for health promotion, various health‐related consumer goods, like dietary supplements (DS), have flourished in the marketplace as magical solutions to consumers' life problems. Inevitably influenced by various marketplace stakeholders and information sources such as family, friends, brands, and social media influencers, consumers may encounter difficulties making well‐informed health decisions. Based on empirical evidence gleaned from in‐depth interviews with DS consumers, this research contributes to consumer wellness and health promotion research by confirming the role of mindfulness as an agency in distancing individuals from external social noises and enabling them to respond flexibly to inner experiences and desires. We contribute to mindful consumption research by identifying the positive impact of mindfulness on facilitating conscious and independent DS consumption decisions and health practices. Moreover, the daily practices that enable individuals to accumulate mindfulness and the impact of mindfulness on females' perception of beauty are discussed.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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