From purchase to regret: deterring counterfeit consumption through moral emotions and multicultural identity
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This research examines whether conflicting multicultural identities may influence counterfeit consumption behavior by examining how monocultural and multicultural consumers process shame and guilt differently depending on their cultural identities. It explores how consumers’ moral emotions after buying counterfeit goods can lead to regret and reduce their likelihood of buying such goods in the future. Design/methodology/approach This research employs a multimethod, multi-sample approach with 1,694 respondents across multiple cultures to test our hypotheses. Study 1 is survey research with overseas Chinese consumers and monocultural Chinese consumers, and Study 2 is a randomized block experiment with a European multicultural sample. This design allowed us to test both mediation and moderation hypotheses, validating the effects of shame and guilt on post-purchase regret across diverse multicultural settings. Findings Study 1 shows that cultural identity conflict (CIC) weakens the main effects of shame and guilt on counterfeit post-purchase regret. Study 2 shows that under artificially high levels of shame and guilt, CIC no longer weakens the effects of either shame or guilt on post-purchase regret, further confirming these main effects on counterfeit post-purchase regret. Furthermore, Study 2 demonstrates that, in a natural setting without manipulation, CIC weakens the main effects of shame and guilt on post-purchase regret, further supporting CIC’s moderating effect. Originality/value This study develops a model to examine counterfeit purchasing, going beyond the point of purchase to also consider post-purchase regret and repurchase intentions. It also explores moral emotions and cultural identity factors that can discourage future counterfeit purchases by increasing post-purchase regret. Finally, it investigates how this process may vary between multicultural and monocultural consumers, given their different cultural identities.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».