Social networking sites as a learning tool
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.
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.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle