Reparative Consumption: The Role of Racial Identity and White Guilt in Consumer Preferences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In light of recent social and political movements advocating for racial equity and calls for more research on interracial marketplace interactions, this research explores the role racial identity plays in the consumption domain. Specifically, we investigate the marketplace consequences of U.S.-based White consumers’ feelings about their own racial identity by measuring and manipulating white guilt, defined as the sense of guilt and remorse experienced by White consumers who hold their racial ingroup responsible for historical and ongoing racial injustices and perceive that Whites, as a racial group, benefit from unearned privileges. Consistent with the reparation-oriented action profile of guilt, six studies (all pre-registered, two with incentive-compatible designs) show that white guilt motivates reparative behaviors toward Black-owned businesses in various service contexts: Consumers with high white guilt express greater willingness to patronize and promote a business when it is Black-owned (vs. White-owned, family-owned, or when there is no information on ownership) and feel more moral for doing so, whereas this effect is non-existent, or sometimes reversed, for those low in white guilt. Our findings reveal the complex dynamics of race, identity, and intergroup relations in the marketplace, and demonstrate a contemporary exception to ingroup favoritism among some White 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».