The dimensions of prescription drug brand personality as identified by consumers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The aim of this paper is to describe the development and validation of a two-dimensional scale measuring prescription drug brand personality as identified by consumers. Design/methodology/approach – A total of 483 US respondents rated a subset of 15 well-known prescription medications on 22 different personality traits. A total of 2,245 individual brand evaluations were generated and subsequently analyzed using exploratory factor analysis. Findings – The findings revealed that consumers are in fact able to attribute human personality traits to prescription drugs. A stable and generalizable two-dimensional (competence and innovativeness) scale was established: the Prescription Brand Personality Scale (PBPS). Research limitations/implications – The “stacked” data structure required to aggregate data across subjects discounts the variation between brands and subjects. The brands included in the study are relatively few compared to consumer brands. Practical implications – This research has important implications for the expansion of pharmaceutical branding strategies and demonstrates the potential of using brand personality as an effective positioning and differentiation tool. Originality/value – This is the first study to investigate the existence of prescription drug brand personalities as perceived by consumers as well as the development of the PBPS, specifically for prescription drug brands. The findings have important implications for the development of innovative marketing strategies, and this study lays the groundwork for further investigation into the antecedents and consequences of prescription drug brand personality.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».