ON THE PREVALENCE AND IMPACT OF VAGUE QUANTIFIERS IN THE ADVERTISING OF CAUSE-RELATED MARKETING (CRM)
Notice bibliographique
Résumé
A series of three studies examines potential consumer confusion associated with the advertising copy used to describe cause-related marketing (CRM) campaigns, where money is donated to a charity each time a consumer makes a purchase. The first study assesses the relative frequency of various copy formats in CRM on the Internet. The authors find that the majority of the copy formats (69.9%) are abstract (e.g., a portion of the proceeds will be donated), 25.6% are estimable (e.g., X% of the profits will be donated), and 4.5% are calculable (e.g., X% of the price will be donated). Subsequent studies find that (1) slight variations in abstract wording in advertising copy leads to considerable differences in consumers' estimates of the amount being donated, (2) the amount of the donation estimate for each abstract copy format varies considerably across individuals, and (3) the donation amount can impact choice. Taken together, the three studies demonstrate that the vast majority of advertising copy used to describe CRM donations is abstract, that different but legally equivalent abstract copy formats result in large differences in mean perceived donation level, and that these donation levels can impact consumer choice. Implications for advertising strategy and public policy are discussed.
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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 | 0,052 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».