How the Emphasis on ‘Original’ Empirical Marketing Research Impedes Knowledge Development
Notice bibliographique
Résumé
Empirical research in marketing should focus on the development of empirical generalizations. Marketers do a huge amount of empirical research, but have little in the way of empirical generalizations. This is primarily because most empirical research consists of ‘original’ or ‘novel’ works looking for significant differences, rather than significant sameness, in unrelated data sets, thus exemplifying the ‘cult of the isolated study’. As a result, the marketing literature is made up largely of uncorroborated, fragmented, ‘one-off’ results. Such results are of little use to marketing practitioners or academicians. We discuss a number of impediments to the development of empirical generalizations – preoccupation with the hypotheticodeductive conception of science, preoccupation with ‘statistical’ rather than ‘empirical’ generalization, the ‘publish or perish’ syndrome in academia, and denigration of replication-with-extension research. We conclude that replication-with-extension research must be championed as the vehicle for discovering empirical generalizations.
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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 | 0,422 | 0,543 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,072 |
| Communication savante | 0,023 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».