Do Conspicuous Consumption Motives Explain Eco?Friendly Consumption Decisions? Evidence from Social Media Exposure Effects
Notice bibliographique
Résumé
While previous studies underscore that conspicuous consumption is antithetical to prosocial consumer behaviour, there is new evidence suggesting that conspicuous consumption motives may actually motivate green product choices. Despite this claim, little is known about the mechanisms explaining conspicuous consumption intentions of green products in the online context. Although social media’s impact on conspicuous consumption through online social dynamics such as Social Comparison and FOMO have been established, their effect in the context of green conspicuous consumption remains unclear. To address this gap, this study employed a Partial Least Squares Structural Equation Modelling approach to understand how conspicuous consumption motives drive green purchase intentions when consumers are exposed to green content on social media. The study hypothesizes Social Media Exposure to green content, FOMO, and Social Comparison as antecedents to green conspicuous consumption motives, with perceived quality as a moderator. Data was collected from 346 US, UK and Canada social media users. Findings suggest that conspicuous consumption motives are salient in mediating the relationship between FOMO, Social comparison and green purchase intentions. While perceived quality positively moderated the relationship between social comparison and conspicuous consumption, it was insignificant for the FOMO and conspicuous consumption relationship. Theoretical and Managerial implications are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».