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Record W3009815559 · doi:10.82308/50565

The effect of scarcity on product evaluation

2012· article· en· W3009815559 on OpenAlexfundno aff
Seung Yun Lee

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2012
Typearticle
Languageen
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicQuality and Supply Management
Canadian institutionsnot available
FundersMcGill University
KeywordsScarcityProduct (mathematics)EconomicsBusinessMicroeconomicsMathematics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les marketeurs utilisent souvent la rareté pour influencer les consommateurs, avec des annonces du type « quantités limitées, » « jusqu'à épuisement des stocks, » « seulement quelques billets restant pour cet événement, » « offre à durée limitée, » ou « vente 24 heures. » Des recherches précédentes indiquent que la rareté a souvent un effet positif sur l'évaluation de produit. Dans l'essai 1, je démontre que l'effet positif de la rareté peut être atténué quand les connaissances des consommateurs relatives aux techniques de persuasion sont activées. Plus spécifiquement, j'identifie quatre facteurs – la saillance des connaissances relatives aux techniques de persuasion (étude 1), la fréquence d'exposition à la rareté (étude 2), la réfutation de la rareté (étude 3), et la réversibilité de la décision (étude 4) – qui activent les connaissances relatives aux techniques de persuasion et qui modèrent donc l'effet de la rareté sur l'évaluation de produit. Je démontre également que ces effets sont médiés par les inférences faites par les consommateurs quand à la véracité de l'affirmation de rareté. En résumé, mes résultats suggèrent que les affirmations de rareté sont profitables pour un produit uniquement lorsque les connaissances relatives aux techniques de persuasion ne sont pas saillantes, la fréquence d'exposition à la rareté est faible, la réfutation de la rareté est absente, et la réversibilité de la décision est élevée. Dans l'essai 2, je me base sur la théorie de la réactance pour affirmer que la rareté peut réduire la flexibilité perçue par les consommateurs et donc créer un sentiment de désagrément. En me basant sur cette affirmation, je démontre que l'effet positif de la rareté sur l'évaluation de produit est modéré par une contrainte temporelle (étude 1), une précision temporelle (étude 2), la flexibilité du magasin (étude 3), et la flexibilité des incitatifs (étude 4). Je démontre également que ces effets modérateurs sont occasionnés par la perception de désagrément qui est associée à la rareté. En résumé, mes résultats suggèrent que les affirmations de rareté sont profitable pour un produits uniquement lorsque la contrainte temporelle est faible, la précision temporelle est faible, la flexibilité du magasin est élevée, ou la flexibilité des incitatifs est élevée.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.798
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.258
Teacher spread0.229 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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