Notice bibliographique
Résumé
Throughout the developing world there have been numerous studies of the impact and ethics of marketing to consumers in the lowest socio-economic demographic, known as the Bottom of the Pyramid. These consumers make less than $2 USD per day in many countries, yet will buy expensive items marketing by the media/the Internet, discussed on social media, and to keep up with peers (peer pressure). When such items are of benefit to the purchaser or their region, the result may be positive (computers for schooling, etc.) Yet spending on luxury items can cause such consumers to go deeply into debt or forego necessities, calling into question the ethics of targeting this group. In the United States, the poverty level is higher than in many countries, and access to media/social media/the Internet is ubiquitous. Americans are also susceptible to peer pressure, according to studies. Bottom of the Pyramid research, however, is lacking on American respondents. This proposal would fill that gap, considering such marketing and consumption from a behavioral and perceptive viewpoint. Hypothetical recommendations drawn from survey questions based on research questions developed through theoretical frameworks and scholarly literature review will suggest practical courses for American industry to sell to this population without ethical question. This work may also spur more in-depth analysis involving clearly defined demographic groups for deeper analysis and understanding. The research follows the qualitative method and is to be analyzed thematically using Likert format numbers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».