Notice bibliographique
Résumé
Product recalls have become increasingly common across product categories and countries. Although recalls pose adverse consequences for businesses, regulatory agencies, and society, they also test these stakeholders’ resilience in the face of adversity. Perhaps because scholars from multiple disciplines have studied recalls for nearly four decades now, a large number of terms, most of which stay undefined, has been used to describe recalls and several closely related yet distinct phenomena. We also lack a framework that can help synthesize our knowledge and guide us toward questions that are both interesting and relevant. Finally, there has been no attention to the fundamental question of what firm actions drive the effectiveness of recalls. My thesis seeks to address these two areas of improvement. Specifically, Essay 1 defines product recall, and delineates it from related phenomena. It also offers a framework of the various strategies firms can undertake in the aftermath of defective products, factors that drive choice of these strategies, and the performance implications of the chosen strategies. Essay 2 empirically examines how recall-announcing firms’ marketing communications and marketing channels drive product recall effectiveness. The two essays thus seek to improve academics’ and practitioners’ understanding and management of product recall respectively.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,032 |
| Communication savante | 0,025 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».