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Enregistrement W2167857794 · doi:10.46743/2160-3715/2013.1431

Social Marketing Strategies for Stigmatized Target Populations: A Case Example for Problem Gamblers and Family Members of Problem Gamblers

2015· article· en· W2167857794 sur OpenAlexafffund
Kimberly A. Calderwood, William J. Wellington

Notice bibliographique

RevueThe Qualitative Report · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesOntario Problem Gambling Research Centre
Mots-clésShamePsychologyQualitative researchSocial issuesSocial marketingService (business)AdvertisingSocial psychologyPublic relationsMarketingSociologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advertising theory and accompanying research literature are in their infancy when it comes to advertising services to stigmatized populations. We know very little about what messages will impact potential clients of services and what messages could even be harmful to potential clients and to society’s shaping of social issues. The purpose of this qualitative study was to examine the views of problem gamblers and family members of problem gamblers in developing 10 foot by 20 foot billboards to promote a local problem gambling service. Participants identified issues such as photographs of money being a trigger to gamble, guilt and shame being emotions that would turn them off of the advertisement, and a fear of the advertisement leading to a scam or hoax. More research and theory development on stigmatized populations is necessary to better promote services to stigmatized populations and to avoid contributing negatively to social issues.

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)0,005
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,303
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,141 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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