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Enregistrement W4385823678 · doi:10.1108/ijchm-08-2022-0998

Sustainable consumer choices – critical reflection on hospitality and tourism

2023· article· en· W4385823678 sur OpenAlexaff
Amit Sharma, Laure Saulais, Yidan Huang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Contemporary Hospitality Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHospitalityTourismMarketingNudge theorySustainable tourismConsumer behaviourSustainabilityPromotion (chess)Hospitality industryPopularityEconomicsManagement scienceBusinessPsychologyPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Strategies to promote more sustainable consumer choices have been gaining interest among tourism and hospitality scholars. In particular, behavioral economic theories of decision-making have gained popularity in the past decade, led by behavioral interventions (BIs) such as the nudge movement. This paper aims to present a critical reflection on this recent trend, with a specific focus on whether these BI approaches are an adequate tool to contribute to long-term behavioral changes, one crucial aim of the promotion of sustainable consumption. Design/methodology/approach Based on a critical review of recent significant academic works in the field, this paper reflects on how nudge principles are applied in the hospitality and tourism sectors, as well as the usual justifications given for their use. This paper then discusses the potential limitations, both theoretical and practical, of using these short-term focused approaches to decisions that intend to have long-term outcomes and aims. Findings BIs in hospitality and tourism have the potential to create long-term sustainable changes through a more comprehensive view of behavioral factors influencing decisions; however, such approaches would need to be strongly embedded in theoretical arguments that question “how” and “why” behavior change could be sustainable in the long term. This paper proposes a conceptual framework to address these concerns for future research. Research limitations/implications This critical reflection proposes a comprehensive framework that will help guide stronger theoretically motivated identification, design and empirical testing of BIs and nudges. Industry can eventually benefit from theoretically stronger interventions that provide a balance between the short-term and long-term influence of BIs to attain customer loyalty and eventually greater value for business stakeholders. Originality/value This reflection paper critically reviews the basis of BIs and recommends a framework to strengthen their theoretical arguments. This reflection focuses on the theoretical critique of BIs and nudges to ensure long-term behavior changes are sustainable. The paper also proposes a comprehensive framework that incorporates well-founded theoretical models to enhance BIs and nudge literature.

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)0,001
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 enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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