Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This study aims to investigate the effects of type of message (information/buy), the moderating effects of fit (high/low) and salience (brand vs cause) and the mediating effects of attributions of partner motives in cause marketing advertisements. Design/methodology/approach – Two experiments, one with students and the second with a more representative sample of the population were used to investigate the effects. ANOVA and structural equation modeling were used to test the relationships. Findings – Fit and salience were found to be key moderators on the effect of type of message on consumer responses. While brands can use a buy message when they are salient, this benefits them only when fit is high. For informational messages, cause salience leads to positive outcomes, especially when fit is low. Further, consumer attributions of partner motives mediate responses to the advertisement. Research limitations/implications – Type of message is an important variable that needs to be selected with care. However, the moderating effects of fit and salience and the mediating effects of consumer attributions of partner motives may be able to overcome type of message. Practical implications – Initial partner selection is critical for the brand. A second key factor is inferences due to the specific message, fit and salience. Nonprofit firms have less to worry about fit compared to brands as attitude and behavioral intentions are high under both fit conditions. Social implications – Cause marketing can be used successfully to benefit both brand and cause simultaneously. Originality/value – This study examines the effects for both brands and causes and suggests ways in which both can benefit, leading to a win–win situation. This is an important contribution to the cause marketing field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,193 | 0,048 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».