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Enregistrement W2159331144 · doi:10.1287/mksc.2015.0925

The Effects of Publicity on Demand: The Case of Anti-Cholesterol Drugs

2015· article· en· W2159331144 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

RevueMarketing Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensHEC MontréalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublicityBusinessMarketingAdvertisingInterpretation (philosophy)Product (mathematics)Space (punctuation)Public relationsComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past 10 years there has been increased recognition of the importance of publicity as a means of generating product awareness. Despite this, previous research has seldom investigated the impact of publicity on demand. We contribute to the literature by (i) proposing a new method for the interpretation of publicity data, one that maps the information in news articles (or broadcasts) to a multidimensional attribute space; (ii) investigating how different types of publicity affect demand; and (iii) investigating how different types of publicity interact with firms’ own marketing communication efforts. We study these issues for statins. We find that publicity plays an important role both for expanding the market for statins and for determining which statins patients or physicians choose. We also find evidence that publicity can serve as either a substitute or a complement for traditional marketing channels depending on the complexity of the information type. We argue that the interaction results are driven by the relative strengths of the corroborative and rational inattention functions in publicity. These results suggest that managers should be aware of the interactions between publicity and traditional marketing channels to better determine how to allocate their marketing expenditures.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,234 · 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