Values and Psychological Well-Being as Predictors of Ethically Minded Consumer Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Pētījuma mērķis ir noskaidrot vērtību, psiholoģiskās labklājības un ētiskas patērētāju uzvedības saistības un vai un cik lielā mērā vērtības un psiholoģiskā labklājība prognozē ētisku patērētāju uzvedību. Pētījuma izlasi veidoja 103 respondenti. Izmantotas trīs aptaujas: Ētiskas patērētāju uzvedības skala (Ethical Minded Consumer Behaviour scale; Sudbury-Riley & Kohlbacher, 2016; Roberts, 1993; Webb et al., 2008); Vides portretu vērtību skala (The Environmental Portrait Value Questionnaire; Bouman et al., 2018); Uzplaukuma skala (Flourishing Scale; Diener et al., 2010, Sadauska & Koļesovs, 2021). Biosfēras un altruistiskās vērtības saistītas pozitīvi ar visu veidu ētiskas patērētāju uzvedības faktoriem – ilgtspējīgu un pārstrādātu preču iegādi, videi kaitīgu un sociāli neatbildīgu uzņēmumu preču boikotu un maksāšanu vairāk par videi draudzīgām precēm. Vienīgais no ētiskas patērētāju uzvedības faktoriem, kas uzrāda statistiski nozīmīgas pozitīvas saistības ar psiholoģisko labklājību ir atteikšanās iegādāties videi nelabvēlīgas preces. Biosfēras vērtības izskaidro ilgtspējīgu un pārstrādātu preču iegādes variāciju, kā arī ir iesaistītas visu pārējo uzvedības aspektu prognozējošajos modeļos. Egoistiskās vērtības prognozē korperatīvās sociālās atbildības boikotu, bet vecums prognozē atteikšanos iegādāties videi labvēlīgas preces. Sievietes norāda, ka ir tendētākas maksāt vairāk par videi nekaitīgām precēm, lai gan ir pieejama lētāka alternatīva.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».