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Enregistrement W2229659805

Consumer Psychology and Marketing Overview: An Influence Operations Perspective

2012· article· en· W2229659805 sur OpenAlexaboutno aff
Wendy Sullivan‐Kwantes, Peter J. Kwantes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePsychology of Social Influence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitor analysisMarketingContext (archaeology)Marketing planPerspective (graphical)Profitability indexWork (physics)Consumer behaviourPublic relationsBusinessEngineeringPolitical scienceComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract : The purpose of this literature review was to acquire additional knowledge that would complement the previous work completed by HumanSystems Incorporated, Guelph, Ontario, in particular, literature reviews on Influence Operations (CR-2007-146) and Consumer Psychology (CR 2008-218) and an Annex to CF PSYOPS Materials, Information Management, Guidelines and Recommendations (CR 2008-215). Defence Research and Development Canada - Toronto has been conducting a larger research project in which the goal is to contribute to the Canadian Forces' (CF) ability to plan, implement, and evaluate influence campaigns for future expeditionary operations. Success in the business world, as measured by profitability and longevity, is a result of its ability to quickly adapt to changing demands from consumers and evolving tactics by competitors. Therefore, the business world is a potentially valuable and underutilized context in which to study tactics for marketing, advertising, public relations, media, and exploitation of consumer psychology, all or some of which could potentially be applied to current CF influence operations. This paper presents an exploration of how some of these business tools and philosophies could be applied to military influence operations (e.g., PSYOPs) to help give the CF an edge in today's asymmetric campaigns. Future research considerations and directions, in light of the lessons learned from the marketing world, also are discussed.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,388 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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