Assessing the Use of Internet Surveys in the Context of Advertisement Tracking Studies: A Case Study of Tourism Yukon's Winter Promotion Campaign
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As interest in the varying applications of Internet technology has expanded in recent years, so have discussions concerning the relative merits of this medium as a credible means for conducting market survey research. Proponents of this form of on-line surveying claim that as the Internet becomes more universally accepted as a means of communication, its utility for survey purposes will be largely related to its ability to conduct some forms of research faster, better, and more conclusively than other more traditional methods of interviewing. Other supporters highlight the approach's potential research advantages with respect to gaining access to especially difficult-to-find populations, its cost effectiveness from a data collection perspective, and its speed of interaction with respondent populations. Conversely, other researchers express more cautionary perspectives and emphasize that Internet survey methods tend to suffer many of the same shortcomings as those associated with more traditional survey methods: inappropriateness for communication with specific audiences, control over sample representativeness, “self-selection” biases and response turn-around time. As with other emerging market survey research tools, there is a need to systematically explore the strengths and weaknesses of these perspectives in the context of specific research situations. This research examines issues of sample representativeness, “self selection” or non-response bias, and appropriateness of the survey techniques in the context of advertising tracking research. It does this by comparing the socio-economic and behavioral traits of Internet and traditional (telephone and mail) survey respondents participating in a tourism advertisement tracking study in Canada.
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 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 | 0,162 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».