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Enregistrement W4410942577 · doi:10.1016/j.jretconser.2025.104344

Shaping hedonic-utilitarian attitudes and consumer Intentions: The determinant role of the indulgence vs. restraint culture dimension

2025· article· en· W4410942577 sur OpenAlexafffundabout
Ali Heydari, Michel Laroche, Michèle Paulin, Marie-Odile Richard

Notice bibliographique

RevueJournal of Retailing and Consumer Services · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensConcordia UniversityRoyal Bank of CanadaCape Breton University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésIndulgenceDimension (graph theory)Consumer CulturePsychologySocial psychologyBusinessAdvertisingPolitical scienceMathematicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper utilizes the newly developed individual-level scale for the indulgence vs. restraint cultural dimension to test a conceptual model examining its role as a determinant of hedonic and utilitarian attitudes and its impact on word-of-mouth (WOM) and repurchase intentions. The model explores the mediating role of positive post-purchase emotions on the influence of indulgence vs. restraint on hedonic and utilitarian attitudes. It also serves as a nomological framework for the newly developed individual-level indulgence vs. restraint scale. Using data from two product and service contexts (restaurant and car/cellphone, n = 458 Canadian and American respondents via MTurk), the results reveal that both hedonic and utilitarian attitudes mediate the relationships between individual-level indulgence vs. restraint and WOM and repurchase intentions, with stronger mediation for hedonic attitudes. Positive post-purchase emotions further mediate the relationships between indulgence vs. restraint and both attitudes. Sweetspot analysis was applied to enhance causal inference and reliability of mediation relationships. The study provides insights for aligning resources, communication, and marketing strategies with diverse customer needs across product and service settings.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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