Marketing (as) Rhetoric: paradigms, provocations, and perspectives
Notice bibliographique
Résumé
In this collection of short, invited essays on the topic of marketing (as) rhetoric we deal with a variety of issues that demonstrate the centrality of rhetoric and rhetorical considerations to the pursuit of marketing scholarship, research and practice. Stephen Brown examines the enduring rhetorical power of the 4Ps; Chris Hackley argues for the critical power of rhetorical orientations in marketing scholarship but cautions us on the need to work harder in conceptually connecting rhetorical theory and modern marketing frameworks; Shelby Hunt explains how rhetorical processes are incorporated in his inductive realist model of theory generation, using one of his most successful publications as an illustration; Charles Marsh demonstrates what Isocrates’ broad rhetorical project has to teach us about the importance of reputation cultivation in modern marketing; Nicholas O’Shaughnessy uses an analysis of Trump’s discourse to argue that political marketing as it is currently conceived is ill-equipped to engage effectively with the rhetorical force of Trump’s ‘unmarketing’; Barbara Phillips uses Vygotsky’s work on imagination to investigate the important of pleasure and play in advertising rhetoric; and finally, David Tonks, who in many ways started it all, reiterates the need for marketers to recognise the strength of the relationship between marketing and persuasion.
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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 | 0,017 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,042 |
| Communication savante | 0,020 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».