Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Millennials will grow to be 42% of the population within 5 years, and represent one trillion dollars in spending power. There is little information available from millennials themselves and no definitive voice on how they can be reached by marketers. Marketing to Millennials offers insights to marketing professionals about how to market to these 14‐29 year‐olds most effectively. As a millennial herself, the researcher demystifies which trends relating to consumption habits are actually relevant to millennials and how they can be successfully applied to marketing strategies. Specifically, a combination of internet research, personal experience, observation, and discussions with peers was used to create recommendations. The findings show that trends such as infolust, mobile, cause marketing, frugality and convenience do indeed apply to millennials and can be used to market to this group effectively. Millennials have a need to check and track what is happening in their world. They want to do this on the go, and thus have a desire to always be switched on, and receive information on their hand‐held devices. Cause marketing has a striking, widespread impact on them, and can be used effectively to encourage brand‐switching behaviour. This age group represents the most frugal consumer segment, yet it is obsessed with convenience. The implication of these trends applying to millennials is the ability to create strong marketing programs that satisfy the needs identified within the trends. Companies are starting to realize that the best way to find out how to market to millennials is to ask one.
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.
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 | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle