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Enregistrement W2558685920 · doi:10.1080/00913367.2016.1252286

Local or Global Image? The Role of Consumers' Local–Global Identity in Code-Switched Ad Effectiveness Among Monolinguals

2016· article· en· W2558685920 sur OpenAlexaff
Ying‐Ching Lin, Kaiyu Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Advertising · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Communication and Language
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNational Science Council
Mots-clésAdvertisingIdentity (music)PersuasionCode-switchingCode (set theory)Congruence (geometry)BusinessPsychologyMarketingSocial psychologyComputer scienceAestheticsLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Local and global brands alike have increasingly used code-switching to enhance advertising persuasion. Although this tactic is widely used, previous studies have focused on bilinguals but not monolinguals. Because of the emerging use of code-switching in advertisements in monolingual markets, more research efforts are required to understand its effectiveness and boundaries among monolinguals. This study investigated whether the consumers' local–global identity plays a moderating role in the effectiveness of code-switched advertisements among monolinguals. The consumers' local–global identity refers to the combination of local and global identities possessed by individuals that affect how they define themselves in relation to the social environment. Study 1 (manipulating consumers' local–global identity) demonstrated that the local–global identity moderated the effect of code-switched advertisements. The results indicated that the congruence between code-switching and the consumers' local–global identity enhanced persuasiveness, and that advertising involvement mediated this effect. Study 2 replicated the findings of Study 1 by using a local–global identity measure. These findings provide implications for branding and advertising strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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