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Enregistrement W4376143772 · doi:10.54097/hbem.v11i.8106

Analysis of Willingness to Pay for Second-hand Clothing from the Perspective of Endowment Effect

2023· article· en· W4376143772 sur OpenAlexaff
Weiao Bu

Notice bibliographique

RevueHighlights in Business Economics and Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndowment effectWillingness to payWillingness to acceptEconomicsClothingPerspective (graphical)EndowmentMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study analyzes the influential factors of the willingness to pay (WTP) in the used clothing market, and the endowment effect is taken into consideration. Endowment effect means that people tend to have a higher evaluation of what they own than before, and although endowment utility is a psychological behavior, it plays a very great influence in reality, and this influence cannot be ignored. This research first introduces the theoretical concept of WTA-WTP. WTA is the selling price the seller is willing to accept, while WTP is the price the buyer is willing to pay and describes which factors change the WTP. The WTP is the maximum price a consumer will pay, and the WTA is the minimum price a consumer will accept. When a consumer will trade for a good, it means that WTP equal to the WTA. The final factors influencing WTP can be divided into reference price, mental factors of purchase intention for basic physical needs, ecological concern and hedonism. The paper holds that all these factors affect buyers' willingness to pay from the perspective of endowment effect.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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