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Enregistrement W2902083414 · doi:10.1080/08841241.2018.1549183

A day at the university fair: ‘hot’ brands, ‘house of brands’ and promotional tactics in higher education

2018· article· en· W2902083414 sur OpenAlexaffabout
Rod Missaghian, Roger Pizarro Milian

Notice bibliographique

RevueJournal of Marketing for HIGHER EDUCATION · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensNipissing UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigher educationExhibitionSociologyPublic relationsMarketingAdvertisingPolitical scienceBusinessGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on promotional behavior within higher education has exploded over the last two decades, spurred on by the intensification of student recruitment. To date, studies have focused on mapping the content of conventional promotional texts (e.g. viewbooks, web sites), to identify how institutions depict themselves through them. By comparison, recruitment events, such as exhibitions or fairs, have received limited scholarly attention. This study aims to ameliorate this gap within the present literature, using observational methods and collaborative auto-ethnography to analyze branding strategies and broader social dynamics within a prominent Canadian university fair. Using such methods, this study identifies (i) variance in the uptake of ‘house of brands’ and ‘branded house’ strategies, (ii) diverging degrees of student interest across institutional types, along with (iii) ‘niche’-oriented marketing tactics across information booths. Observed patterns are theorized from the standpoint of contemporary research within the field of organizational sociology and higher education marketing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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