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Enregistrement W4402567610 · doi:10.1093/jcr/ucae056

Moralizing Everyday Consumption: The Case of Self-Care

2024· article· en· W4402567610 sur OpenAlexaff
Rachel E. Hochstein, Ela Veresiu, Colleen M. Harmeling

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)MoralitySocial psychologyMoral disengagementAutonomyEveryday lifeSociologyMoral authorityPsychologyPolitical scienceLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Morality, appraisals of right and wrong, is central to consumers’ identities and decisions. Even everyday consumption choices can be subject to moral judgments and require moral justifications. When and how do consumers moralize formerly taken-for-granted consumption practices? Considering self-care consumption in the United States, which includes practices that range from bathing to dieting to meditating to vacationing, this article examines the moralization of everyday consumption practices. This research reveals that consumption is likely to be moralized when there are culturally contested meanings of its core constructs, like “self” and “care,” leading cultural authorities to prescribe alternative ways to pursue the same consumption goal (i.e., cultural scripts). Exposure to cultural scripts that clash with consumers’ moral intuitions about self-care consumption triggers moral introspection, an evaluation and re-calibration of those intuitions. Consumers then set moral boundaries of acceptable self-care consumption by (1) denouncing, such that they assume a position of moral righteousness; (2) positioning, to indicate moral inclusivity; (3) balancing, which implies moral licensing; or (4) ritualizing, in which case they express moral autonomy. This study advances consumer research by establishing that moral considerations intertwine with consumers’ identities and underlie the symbolic meanings of everyday consumption practices.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0000,000

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 Opus0,331
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,116 · 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'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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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