Developing more effective social marketing strategies
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.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The reason for this paper is to better understand why many social marketing campaigns produce poor results and to propose a model to guide social marketing strategic planning to improve program outcomes. Design/methodology/approach This is a conceptual paper which discusses a new social marketing model to remove upstream causes of target social problems. Findings It appears that social marketing planning may be limited by over‐reliance on commercial marketing tactics and an over‐emphasis on individual behavior change. Finding upstream sources of social problems is a first step. However, social marketers must be willing to employ tactics to ameliorate structural, upstream causes of social problems. Research limitations/implications The social marketing field needs to further its developmental progress by reducing its use of commercial marketing concepts and increasing its use of concepts from other fields like public health, political science, and social movements. Practical implications Practicing social marketers can improve their outcomes if they identify upstream causes of social problems and find ways to reduce their harmful effects. Social implications There are major social implications because removing upstream sources of social problems will invoke opposition from powerful interests. A new array of complexity is involved in using activism as a tactic, which may be needed. Conflicts will have to be dealt with and responded to effectively. Originality/value The value of this paper is to enhance awareness of the self‐imposed limitations on social marketing strategies and to propose a means of removing these limitations and improving the ability to improve social well‐being.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 découle