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Enregistrement W2046173622 · doi:10.1016/j.jcps.2014.06.002

The impact of perceptual congruence on the effectiveness of cause‐related marketing campaigns

2014· article· en· W2046173622 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesLouisiana Board of Regents
Mots-clésOperationalizationCongruence (geometry)PsychologyPerceptionElaborationSocial psychologyConceptual modelComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the cause‐related marketing (CRM) literature, the degree of fit between a firm and cause has been shown to positively impact the effectiveness of CRM campaigns. Throughout the literature, however, firm‐cause fit has been operationalized as the relatedness of conceptual attributes such as brand image and positioning (i.e., conceptual congruence). Across three studies, the authors demonstrate that the relatedness of perceptual attributes such as color (i.e., perceptual congruence) can also enhance the effectiveness of CRM campaigns. Study 1 shows that perceptual congruence between a firm and cause positively affects perceptions of overall fit and participation intentions. Study 2 provides evidence that perceptual congruence impacts CRM effectiveness through a fit‐as‐fluency mechanism. Finally, Study 3 demonstrates the moderating effect of elaboration on the relationship between fit type (perceptual vs. conceptual congruence) and participation intentions. Consistent with previous findings, elaboration positively affects participation intentions when the fit type is conceptual, but the results of Study 3 indicate that elaboration negatively impacts participation intentions when the fit type is perceptual.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,294 · 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