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Enregistrement W2371921482 · doi:10.1080/20932685.2016.1167619

Navigating person-branding in the fashion blogosphere

2016· article· en· W2371921482 sur OpenAlexaff
Marie-Pier Delisle, Marie‐Agnès Parmentier

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Fashion Marketing · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensHEC MontréalIvanhoe Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlogosphereNetnographySocial capitalAdvertisingConstruct (python library)Capital (architecture)BusinessField (mathematics)MarketingSocial mediaSociologyPublic relationsPolitical scienceComputer scienceThe InternetWorld Wide WebSocial scienceVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fashion blogs have received much attention since their emergence in 2002. Yet, little is known about how fashion bloggers succeed or fail in building their brand in the fashion industry. This article examines how fashion bloggers navigate person-brand building by focusing on how fashion bloggers accumulate – or fail to accumulate – status and audience, on the basis of a new form of capital and construct: person-brand capital. Based on an 18-month netnography in the fashion blogosphere and a Bourdieuian theoretical approach, we find that to build a strong person-brand, fashion bloggers must engage in at least two sets of practices that help fuel person-brand capital. Fashion bloggers must signal that they belong to and play a valuable role in the field of fashion and in the subfield of blogging. Our findings also demonstrate that engaging in practices rooted in either a lack of cultural capital in the field of fashion or weak social capital in the subfield of blogging can hinder person-brand capital development. Overall, our research provides insight into successful person-brand building in the fashion blogosphere and offers implications for fashion brands that want to benefit from the unique showcase that they can offer.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
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 savante0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations41
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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