Values and Psychological Well-Being as Predictors of Ethically Minded Consumer Behavior
Bibliographic record
Abstract
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.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".