Understanding Unitized Food Choice: The Role of Social Context and Marketing Factors in Mitigating Overconsumption
Notice bibliographique
Résumé
The unit bias, which asserts that consumption decreases as a food unit size decreases, is a prominent effect studied in psychology, health, and obesity research domains, yet little is known about when or why this effect occurs, or how marketing plays a role in the effect. To address this gap in the literature, this research extends the current understanding of the unit bias by proposing the social unitization effect, which posits that consumers’ selection of discrete unitized foods is dependent on impression management motives. That is, when impression management motives are low, consumers choose a greater number of small (vs. large) food units; however, in social (public) settings, when impression management motives are higher, this difference between numbers of small and large food units selected is attenuated. This effect is driven by a reduction in the number of small units selected when consumers are with others (vs. when they are alone). The research then demonstrates how the social unitization effect manifests in various marketing contexts via marketing-related factors like servicescape design (e.g., in-store surveillance), food branding (e.g., branding food as “mini”), and food design (i.e., the shape of food units). These findings offer novel and actionable implications for marketers, health advocates, and consumers.
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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 | 0,012 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».