Developing benchmark criteria for assessing community-based social marketing programs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This article aims to propose that increased guidance on the implementation of social marketing principles for sustainability issues can advance both implementation and empirical evaluation. The primary goal of this paper is to ignite further empirical investigation of social marketing for sustainability by first presenting benchmark criteria for one social marketing model – community-based social marketing (CBSM) – and second, applying this framework to the case study of musician Jack Johnson’s “All at Once” (AAO) campaign. Design/methodology/approach – The research design is twofold. First, based on Doug McKenzie-Mohr’s CBSM model, a series of 21 benchmarks for assessing the key components of an effective CBSM initiative was developed. Second, this tool was applied to information gathered from Jack Johnson’s extensive outreach promoting AAO initiatives including reports, videos as well as interviews and in-person meetings with the Jack Johnson team. Findings – Application of the benchmark criteria to the Jack Johnson case study showed that seven out of the 21 benchmarks were integrated into the AAO campaign; seven were partially integrated and seven were not integrated in the program’s design. In particular, the use of commitments, incentives, norms and social diffusion was clearly present as was a final evaluation of the full-scale implementation of the campaign. Originality/value – The CBSM benchmarks are meant as a starting point to further assess and compare the effectiveness of CBSM initiatives. Further research should be done to explore how criteria should be weighted and which of the 21 principles need to be present in the design and implementation of an effective CBSM program.
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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 | 0,023 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle