Financing social marketing programs through sponsorship: implications for evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to report on research designed to assess the impact of sponsorship financing of social marketing initiatives on the evaluation of those social marketing programs. Design/methodology/approach – The research utilizes an in-depth, multi-method case study of the Canadian Mental Health Association Calgary Region (CMHA-CR) who carried out a social marketing campaign concerning mental health behaviors that was largely financed by sponsors. Findings – The sponsorship of the CMHA-CR social marketing program was complex with a total of 15 stakeholders involved as sponsors, partners and grantors. The research reveals that while there is considerable sharing of objectives among the stakeholders in this sponsorship, not all objectives are shared between sponsors and sponsees, and not all objectives are shared between the public and private sector sponsors of the program. Practical implications – The research showed that because sponsors and sponsees share in many of the objectives of the social marketing campaign, the evaluation of the social marketing campaign, particularly its ability to achieve the social marketing-specific objectives, is of interest to all the stakeholder parties, and effective social marketing evaluation must also incorporate evaluation of the non-shared objectives of all sponsorship stakeholders. Originality/value – Increasing social needs, accompanied by reduced government funding and increased competition amongst not-for-profit (NFP) organizations for that funding, are driving NFPs to seek innovative approaches to financing their social programs. The research reports initial findings critical in this environment, as well as raises issues and questions related to future research.
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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 | 0,505 | 0,669 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,027 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».