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Enregistrement W2979932462 · doi:10.1080/02650487.2019.1672327

Legitimacy and sincerity as leveraging factors in social sponsorship: an experimental investigation

2019· article· en· W2979932462 sur OpenAlexaff
Alain d’Astous, François A. Carrillat, Audrey Przybysz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Advertising · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSincerityLegitimacyMarketingAdvertisingBusinessContext (archaeology)Public relationsCorporate social responsibilitySocial responsibilityPsychologySocial psychologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research presented in this manuscript examines how social sponsorship can be made more commercially effective. To this end, the effects of two leveraging factors are explored by means of an experiment: the extent to which the social sponsorship is seen by consumers as legitimate, and that to which the sponsor is perceived as sincere. The results show that these two factors have a positive and statistically significant impact on consumers’ intentions to purchase the sponsor’s products. In addition, they show that the sponsor’s perceived sincerity increases when the sponsorship is combined with philanthropic investments, either in sequence (i.e. philanthropy followed by sponsorship) or simultaneously, and that the legitimacy of a sponsorship is enhanced when the cause and its sponsor are congruent. These results are discussed in the context of the literature on social sponsorship, and managerial implications for firms that contemplate using social sponsorship as a marketing communication strategy are derived.

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)0,000
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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,268 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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