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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

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Domaine
Revue
Marketing Intelligence & Planning
Sujet
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

47 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20012025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
47 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 1

Les étiquettes couvrent 0 des 47 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 47 des 47 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Innovative mobile marketing via smartphones
Ajax Persaud, Irfan Azhar
2012· article· en· Marketing Intelligence & Planning· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
283
citations
affnon étiqueté
Demographics, attitudes, and technology readiness
José I. Rojas‐Méndez, A. Parasuraman, Nicolas Papadopoulos
2017· article· en· Marketing Intelligence & Planning· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
162
citations
fundno affnon étiqueté
eWOM, eReferral and gender in the virtual community
A. Mohammed Abubakar, Mustafa İlkan, Pınar Şahin
2016· article· en· Marketing Intelligence & Planning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
137
citations
affnon étiqueté
Perceived quality in higher education: an empirical study
Cristina Calvo-Porral, Jean-Pierre Lévy-Mangín, Isabel Novo‐Corti
2013· article· en· Marketing Intelligence & Planning· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
114
citations
affnon étiqueté
Segmenting the online consumer market
Muhammad Aljukhadar, Sylvain Sénécal
2011· article· en· Marketing Intelligence & Planning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
68
citations
affnon étiqueté
X-Scale: a new scale to measure consumer xenocentrism
José I. Rojas‐Méndez, Sindy Chapa
2019· article· en· Marketing Intelligence & Planning· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
43
citations
affnon étiqueté
Price as a variable in online consumer trade‐offs
Ted Karlsson, Leyland Pitt, Stavroula Spyropoulou
2005· article· en· Marketing Intelligence & Planning· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
24
citations
affnon étiqueté
Salesforce output control and customer-oriented selling behaviours
Fortune Edem Amenuvor, Richard Basilisco, Henry Boateng, Kwan Soo Shin, Dohyun Im, Kwasi Owusu-Antwi
2022· article· en· Marketing Intelligence & Planning· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affnon étiqueté
Exploring the geographical dimension in loyalty card data
John Byrom, Tony Hernández, David Bennison, Paul Hooper
2001· article· en· Marketing Intelligence & Planning· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affaboutnon étiqueté
Selling the Canadian Forces' brand to Canada's youth
Kylie McMullan, Pinder Rehal, Katy Read, Judy Luo, Ashley Huating Wu, Leyland Pitt +2 autres
2009· article· en· Marketing Intelligence & Planning· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
e‐Marketing Ireland: cashing in on green dots
Wade Halvorson, Anjali Bal, Leyland Pitt, Michael Parent
2012· article· en· Marketing Intelligence & Planning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Service leniency: a dual logics perspective
Harriman Samuel Saragih
2025· article· en· Marketing Intelligence & Planning· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
The “ICON” archetype
Leyland Pitt, Esmail Salehi‐Sangari, Jean‐Paul Berthon, Deon Nel
2007· article· en· Marketing Intelligence & Planning· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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