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Enregistrement W4403386933 · doi:10.1177/00222437241293065

Disrespectful Promotions: The Negative Impact of Price Promotions on Products Symbolically Linked to Stigmatized Identities

2024· article· en· W4403386933 sur OpenAlexaff
Guanzhong Du, Kobe Millet, Aylin Aydinli, Jennifer Argo

Notice bibliographique

RevueJournal of Marketing Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdvertisingBusinessMarketingSocial psychologyEconomicsMicroeconomicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To reach a more diverse consumer base, companies have begun to offer products symbolically linked to stigmatized identities, and these products are often promoted by price discounts. Despite past work finding that linking consumer identities to products is generally appealing and that price promotions benefit consumers, the current research finds that offering discounts on products symbolically linked to stigmatized identities may backfire. Across eight studies, which include a variety of stigmatized groups in U.S. society, we find that when a company offers a discount on a product symbolically linked to a stigmatized identity, members of the stigmatized group react negatively toward the company (i.e., they hold less favorable attitudes, have lower purchase intentions, and choose the company's competitor). These negative reactions, which do not arise for nonstigmatized consumers, occur because stigmatized consumers perceive the company's action of offering a discount as disrespectful toward their social group. The effect is contingent on whether the company is an ingroup or outgroup member, the selection of other discounted products, and the type of sales promotions employed. This research enriches our understanding of stigmatized consumers and offers insights into the nature of disrespectful cues in the marketplace and the social cost of price promotions.

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)0,008
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
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 ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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