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Enregistrement W1964678639 · doi:10.1108/josm-05-2013-0122

Motivating millennials to engage in charitable causes through social media

2014· article· en· W1964678639 sur OpenAlexaff
Michèle Paulin, R. James Ferguson, Nina Jost, Jean‐Mathieu Fallu

Notice bibliographique

RevueJournal of service management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensHEC MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppealSocial mediaPsychologySocial psychologyEmpirical researchPublic relationsMarketingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – It has been suggested that the future success of non-profit organizations lies in ensuring the sustainable involvement of the Millennial generation through social network sites. Facebook is a social media (SM) network that creates new research contexts and methodologies in service management. Organizations must now engage in learning how customer-with-customer interactions in SM could work best for them. The purpose of this paper is to better understand the factors influencing Millennials support for social causes through their autonomous engagement in the public environment of SM. Design/methodology/approach – The authors conducted two studies of events for social causes (breast cancer and youth homelessness). In each, two Facebook event pages appealing to others-benefits and self-benefits were designed. Participants were randomly assigned the task of examining the appeal pages online. The dependent variables were two sets of intentions in support of the cause (online and offline). The effectiveness of an others-benefit vs a self-benefit Facebook appeal, the influence of empathetic identification with these causes and the direct and mediating effects of autonomous motivation was studied. Findings – The studies provide consistent evidence that, to gain Millennial's support for social causes through SM, it is better to appeal mainly to the benefits others derive than to benefits to the self. Autonomous motivation is a strong predictor of supportive intentions and it also significantly mediates the positive influence of empathetic identification with a cause. Self-reported behavioral data following the youth homelessness event provided empirical evidence that the supportive intentions data were valid predictors of actual behaviors. Originality/value – The paper used innovative experimental and correlational research methodologies to address Millennial's social behaviors within a SM context. The paper also introduced self-determination theory of motivation to this literature. From a practical standpoint, Millennials readily engage in impression management. Therefore, their supportive activities should be publicly lauded. Managers should also identify those Millennials who already empathize with the cause and facilitate their ability to influence other members in their networks. SM are changing at a fast pace and managers should employ Millennials in developing pertinent strategies and practices to keep pace. Taking advantage of marketing “with” Millennials can facilitate the development of new approaches for creating and supporting cause events.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations96
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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