Is it fashionable to swap clothes? The moderating role of culture
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract The fashion industry has received harsh criticism about its increasing environmental footprint. As a result, formal clothing swapping has evolved into collaborative sharing practices, sometimes leading to circular social and economic developments. In either case, it transforms how individuals behave around possessing and sharing clothes for what it can bring to them and their collective well‐being. This study explores what factors (e.g., economic, hedonic, environmental, and activism) motivate individuals to swap their clothes and why culture may be an important moderating factor to consider. An online Amazon Mechanical Turk (MTurk) survey comprised of the NextGen (individuals between 18 and 35), 51.6% of workers, and 28% of students ( n = 279) from various countries analyzed through ANOVA regressions led to clear evidence of the moderating effects of culture on motivating factors in swapping behavior for clothes: (1) economic motives are stronger in masculine cultures; (2) hedonic motives are stronger in collectivist cultures; (3) environmental motives are stronger in collectivist, low power distance, and indulgent cultures; (4) activist motives are relatively strong in collectivist, feminine, low power distance, low uncertainty avoidance, and indulgent cultures; (5) the collectivist culture had a moderated influence due to hedonic, environmental, and activist motives as in this culture, greater mental emotions may be aroused. This study highlights economic and hedonist motives as influential variables that correspond to more actual consumer needs. Results also indicate specificities on NextGen culture identity and motivations to push forward a shift in up‐swapping systems, engaging decision‐makers for more transparent, sustainable efforts.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle