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Enregistrement W4412637572 · doi:10.1002/mar.70012

Contagion of Inequality: How Perceiving Income Inequality Deters Animal Welfare Consumption

2025· article· en· W4412637572 sur OpenAlexaff
Danny JM Kim, Sunyee Yoon, Jeffrey P. Boichuk

Notice bibliographique

RevuePsychology and Marketing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalityConsumption (sociology)EconomicsEconomic inequalityWelfareSocial inequalityIncome inequality metricsDemographic economicsLabour economicsPublic economicsSociologyMarket economyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Despite the increasing availability of animal welfare products (i.e., consumer goods produced with consideration for animal welfare in the supply chain), conventional products still dominate the market. Drawing from system justification theory, which suggests that consumers tend to justify the shortcomings of their society, we show that perceiving income inequality is one of the factors that deter consumers from switching to animal welfare products. Our research reveals consumers' motivation to justify income inequality leads them to accept the idea of more competent groups dominating less competent groups (i.e., social dominance orientation), which, in turn, legitimizes humans' dominion over nonhuman animals. Five experimental studies demonstrate that consumers who encounter high (vs. low) income inequality are less inclined to prefer animal welfare products, and this effect is attributed to an enhanced social dominance orientation. We outline the situations in which this effect is mitigated (i.e., when a meritocratic belief is invalid, and when animals are not viewed as inferior to humans) and discuss how animal welfare products can be promoted amid growing income inequality worldwide.

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)0,001
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 enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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