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Enregistrement W4391445781 · doi:10.1002/jcpy.1412

The different roads not taken: Considering diverse foregone alternatives motivates future goal persistence

2024· article· en· W4391445781 sur OpenAlexfundno aff
Hye‐Young Kim, Oleg Urminsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésDeliberationContext (archaeology)Diversity (politics)EconomicsGoal pursuitPsychologyGoal settingPersistence (discontinuity)Action (physics)MarketingMicroeconomicsPublic economicsSocial psychologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Decisions are rarely made in isolation. Instead, deliberation often occurs in the context of prior related choices. This article finds that goal‐inconsistent foregone alternatives, options that were previously considered but not chosen, shape how consumers subsequently pursue their goals. Going beyond previous research on foregone alternatives and consumer satisfaction, the current research suggests that how consumers mentally construe foregone goal‐inconsistent alternatives impacts how they evaluate their prior goal‐consistent choices, which will, in turn, impact their motivation to continue making goal‐consistent choices. Specifically, we find the foregone alternative diversity effect: consumers who consider having previously foregone diverse (vs. similar) goal‐inconsistent alternatives in favor of a goal‐consistent action then believe that they have made a greater sacrifice, which had more of an impact on their focal goal. As a result, they are then more likely to subsequently make goal‐consistent choices. Our findings hold across different types of goals (exercise: Study 1, healthy eating: Studies 2, 3, and 5, weight loss: Study 4), and both real and hypothetical choices. We also identify theoretically motivated boundary conditions for the observed effect of considering foregone alternatives.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,317 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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