Master’s thesis research in social marketing (1971-2015)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Limited attention has been given to the study of social marketing at the graduate level. Such a study not only reveals research interests and trends, but also provides insights into the level of academic evolution or maturity of the social marketing field. This paper aims to examine social marketing as the subject of master’s theses. Design/methodology/approach A search strategy found 266 social marketing-focused master’s theses completed from 1971 to 2015. These theses were analysed by host countries, institutions, disciplinary contexts and degree programmes for which they were submitted. Findings Only four theses were submitted from 1971-1980 and eight completed in 1981-1990. The number of theses increased to 35 in 1991-2000, 118 between 2001 and 2010 and 101 in the past five years (2011-2015). The USA was the leading producer of social marketing master’s theses, followed by Canada, Sweden, China, South Africa, the UK and Kenya. A majority of theses were housed in the disciplines of business, health and communication, and none of them was submitted for a Master of Social Marketing degree. Originality/value This is the first study that investigates master’s theses with an exclusive focus on social marketing. Implications for the evolution, learning and teaching of social marketing are provided.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,008 |
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 ».