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Enregistrement W4377989449 · doi:10.1002/mar.21834

The effect of perceived control on local consumption

2023· article· en· W4377989449 sur OpenAlexafffund
Arani Roy, Ashesh Mukherjee

Notice bibliographique

RevuePsychology and Marketing · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésModerationPsychologyConsumption (sociology)Social psychologyIncentiveConsumer behaviourFeelingPerceived controlControl (management)Antecedent (behavioral psychology)Quality (philosophy)Robustness (evolution)MarketingEconomicsMicroeconomicsBusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Local consumption improves the economic health of local communities and reduces the environmental impact of marketing activities, and hence it is important to understand factors that increase the likelihood of local consumption. Across eight studies in the laboratory and field, we show that the likelihood of local consumption increases as consumers' perceived control decreases with this effect being mediated by feelings of anticipated warm glow. We also identify two boundary conditions of this effect, namely perceived quality of the product and public self‐consciousness of the consumer. This research contributes to the literature in the following ways. First, it identifies perceived control as a novel self‐discrepancy‐based antecedent of the likelihood of local consumption. Second, it identifies anticipated warm glow as a novel affective mechanism underlying the effect of perceived control on the likelihood of local consumption. Third, it identifies perceived quality of the local product as a novel moderator of the effect of perceived control on the likelihood of local consumption. Fourth, it identifies public self‐consciousness of the consumer as another novel moderator of the effect of perceived control on the likelihood of local consumption. This research also contributes methodologically by demonstrating robustness of effects across a range of manipulations and measures including incentive‐compatible behavior and online behavior.

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)0,002
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 enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,381 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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