Social networking sites as a learning tool
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Over the past few years, social networking sites (SNSs) have become very useful for firms, allowing companies to manage the customer–brand relationships. In this context, SNSs can be considered as a learning tool because of the brand knowledge that customers develop from these relationships. Because of the fact that knowledge in organisations is embodied in the concept of the learning organisation, customers may create brand knowledge as a consequence of two learning facilitators: informational and instrumental value. Then, the purpose of this paper is to identify the role played by brand knowledge in the process of creating customer capital, in the context of SNSs. Design/methodology/approach – A total of 259 users of SNSs, who were followers or fans of brand pages, participated in this study. Data were collected through an online survey and they were analysed using structural equation modelling. Findings – The results of the study show that brand pages at SNS can perform brand knowledge by providing purposive gratifications to its customers. Moreover, they can also develop an indirect effect on customer capital, through the direct effect that brand knowledge has on it. Therefore, the results of the study will help managers design their learning strategies in relation to SNS and confirm the need of using SNS as a learning tool. Originality/value – Few, if any, studies have analysed whether gratifications, usually related to media, work as learning facilitators in the context of brand pages at SNS.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».