Using Price Promotions to Drive Children's Healthy Choices in a Developing Economy
Notice bibliographique
Résumé
This research examines how price discounts—a classic marketing incentive—drive children's healthy choices in the understudied context of a developing economy. The authors partnered with UNICEF to launch three field experiments in Panamá among 2,418 children to examine four pillars of price discount promotions for children: what to discount (product selection), how to discount (message design), whom to target (children's age), and whether to discount again (repetition). They uncovered four previously undocumented insights. First, price discounts alone effectively increase demand among children 6–11 years of age, reconciling conflicting findings in prior literature. Second, product selection based on relative price—a particularly crucial factor in developing regions—drives opposing postpromotion effects: ironically, marketers should not discount expensive healthy options but rather moderately priced ones. Third, different from prior literature's practice of directly communicating final prices, discount messages that require older children to derive final prices are more effective. Fourth, repetition can amplify or undermine discounts’ efficacy depending on message complexity and children's age. This research offers concrete guidelines for researchers and practitioners, uncovering both positive and negative effects of price promotions on children, and shedding light on price promotion interventions that most powerfully nudge children of different ages to act.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».