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Enregistrement W2082699098 · doi:10.1080/17496890701580481

Teaching marketing in a transition economy: some personal experiences

2007· article· en· W2082699098 sur OpenAlexaff
Brent McKenzie

Notice bibliographique

RevueEducation Knowledge and Economy · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Marketing Education
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésTransition (genetics)Transition economyMarketingBusinessEconomicsMarket economyChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In addition to the challenges faced when delivering a marketing course to international students in general, the challenges are compounded when the students have little interest in the subject and the students are located in a country in transition. This study examines the experiences of the author in teaching marketing theory to first-year students at the Stockholm School of Economics, Riga, in the former Soviet Republic of Latvia. Although the political and economic systems in which the students were raised may have changed, the pre-transition period continues to have an influence on how marketing should be taught. Recommendations for international instructors wishing to teach in a transition economy are also discussed. Keywords: Transition economiesInternational teachingMarketingLatvia Notes 1. The ‘transition’ was from a centrally planned economic, political and social system to one based on democratic free markets and private ownership. Transition economy countries include the former Soviet Union, Central and Eastern Europe and to a lesser extent China, Vietnam and Cambodia. 2. Universities cover one or several significant fields completely and are entitled to confer doctoral degrees. According to decision of Latvian Council of Higher Education, the following institutions of higher education have university status: Daugavpils University, Latvia University of Agriculture, University of Latvia, Riga Stradrai University and Riga Technical University. 3. There was a degree of serendipity as to how the author was asked to teach this course. In 2004 the author attended a conference held at SSER and corresponded with the Rector of SSER if there was interest in having a lecture presented at the school. There was a positive response, and the author was taken to lunch after the presentation and asked about any interest in teaching the marketing theory section of the course. 4. In addition to the text-/theory-related requirements of the course, the students also had to create a marketing report on a local business—that part of the course was administered directly by SSER.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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