MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3090933020 · doi:10.20491/isarder.2020.1009

Niş Pazarlama Yaklaşımının Bibliyometrik Analiz İle İncelenmesi (The Review of Niche Marketing Approach With Bibliometric Analysis)

2020· article· tr· W3090933020 sur OpenAlexaboutno aff
Resul Öztürk

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Research - Turk · 2020
Typearticle
Languetr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHalal products and consumer behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNicheBusinessBusiness administrationChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amaç – Bu çalışmanın amacı, pazarlama literatüründe yer alan niş pazarlama yazınındaki ana
\ntemaları belirleyip pazarlama alanında niş pazarlama kavramına yönelik gelecek araştırmalara
\nkavramsal bir çerçeve hazırlamaktır.
\nYöntem – Nicel araştırma yönteminin kullanıldığı bu çalışmada araştırmanın amacı doğrultusunda
\nVOSviewer 1.6.15 yazılım programı aracılığıyla bibliyometrik analiz yöntemi kullanılmıştır. Web of
\nScience Core Collection veri tabanında yer alan tüm çalışmalar (makale, bildiri, kitap incelemesi vs.)
\nBoolean taraması temel alınarak “niche marketing” şeklinde konu başlığı olarak taranmıştır. 1983-
\n2020 yılları arasındaki 32 çalışma ortak atıf, yazar ve varlık ile bibliyografik eşleme analizleri
\nbibliyometrik analiz yöntemi ile incelenmiştir.
\nBulgular – Araştırma sonuçları niş pazarlama ile ilgili olarak 2017 yılından itibaren yapılan
\nçalışmalarda artış yaşandığını, çalışmaların yaygın olarak ABD’de yapıldığını, Anzuka, Cuthbert ve
\nHsu gibi yazarların literatüre en çok katkı yapan yazarlar arasında yer aldığını, Brown (1995), Drea
\nve Hanna (2000), Hollingsworth (2001), Eaton (2006), Malin (2010) ve Anzaku ve Salau’nun (2017)
\nçalışmalarının en çok atıf alan çalışmalar olduğunu, Kanada, Yeni Zelanda, Çin ve Türkiye gibi
\nülkelerde en fazla atıf yapıldığını, tarım, giyim, tekstil, bilgi teknolojileri gibi kavramların bir arada
\nkullanıldığını göstermiştir.
\nTartışma – Niş pazarlama, son yıllarda teorik çalışmalarda artış yaşandığı bir çalışma alanı olsa da
\nbu alanda sınırlı sayıda çalışmanın olduğu düşünüldüğünde gerek pazarlama uygulayıcıları
\ngerekse akademisyenler açısından araştırılması ve incelenmesi gereken, işletmelere farklı sektörler
\nve pazar bölümlerinde rekabet avantajı sağlayabilecek bir konu olarak karşımıza çıkmaktadır. 
\n
\nPurpose – The aim of this study is to determine the main themes in the niche marketing literature in
\nthe marketing literature and to prepare a conceptual framework for future research in the field of
\nmarketing in the field of niche marketing.
\nDesign/methodology/approach – In this study, in which quantitative research method was used,
\nfor the purpose of the research, the bibliometric analysis method was used through the VOSviewer
\n1.6.15 software program. All the studies (articles, papers, book reviews, etc.) in the Web of Science
\nCore Collection database have been scanned as “niche marketing” based on Boolean scanning.
\nBetween 1983 and 2020, 32 studies were analyzed by bibliometric analysis method with co-citation,
\nco-authorship and co-occurence, and bibliographic coupling analysis.
\nFindings – The results of the research show that there has been an increase in studies on niche
\nmarketing since 2017; studies are widely done in the USA; the authors like Anzuka, Cuthbert and
\nHsu are among the most contributing authors to the literature; Brown (1995), Drea and Hanna (2000),
\nHollingsworth (2001), Eaton (2006), Malin (2010) and Anzaku and Salau (2017) are the most cited
\nstudies; most reference was made in countries such as Canada, New Zealand, China and Turkey; it
\nshowed that concepts such as agriculture, clothing, textile, information technologies are used
\ntogether.
\nDiscussion – Although niche marketing is a field of study in which there has been an increase in
\ntheoretical studies in recent years, considering the limited number of studies in this field, it emerges
\nas a subject that needs to be researched and examined in terms of both marketing practitioners and
\nacademics, which can provide businesses with competitive advantage in different sectors and
\nmarket segments.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Bibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0710,693
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,240 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Business Research - TurkMême sujetHalal products and consumer behaviorTravaux en français237 207