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Enregistrement W4388419024 · doi:10.1002/jcpy.1395

When cash costs you: The pain of holding coins over banknotes

2023· article· en· W4388419024 sur OpenAlexaff
Jay Zenkić, Nicole L. Mead, Kobe Millet

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeath Anxiety and Social Exclusion
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCashPurchasingIncentiveEconomicsDonationPurchasing powerPower (physics)Monetary economicsBusinessDemographic economicsMarketingFinanceMicroeconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We hypothesize that the physical characteristics of cash lead to differences in “pain of holding” which influences spending. In one field study (rural India) and two controlled experiments (N = 1710), we tested that hypothesis by endowing people with coins or equivalently valued banknotes and measuring their pain of holding and spending. Holding denomination constant (e.g., $1 coins vs. $1 banknotes), participants reported a greater pain of holding for coins (vs banknotes) which in turn increased spending. These findings were consistent across three incentive‐compatible experiments using a range of contexts (spending/donation), populations (Americans/Indians), and currencies (USD/INR). There was no evidence that coins were spent more than banknotes because of lower perceived purchasing power. Our findings suggest that the pain of holding contributes to under‐saving, which may be especially problematic among vulnerable populations who rely on cash. Conceptually, we shed new insight on the denomination effect (greater spending of smaller than larger denominations) and the pain of paying (the aversive experience of spending money). Practically, we provide recommendations for practitioners who wish to encourage donations, spending, or saving.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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