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Enregistrement W3094048208 · doi:10.1080/0267257x.2020.1806907

‘We are not the shoes of white supremacists’: a critical race perspective of consumer responses to brand attempts at countering racist associations

2020· article· en· W3094048208 sur OpenAlexafffund
ML Wei, Benita Bunjun

Notice bibliographique

RevueJournal of Marketing Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMulticulturalismPerspective (graphical)RacismDiversity (politics)Race (biology)SociologyAffect (linguistics)White (mutation)Consumer researchMarketingSocial psychologyPublic relationsPsychologyPolitical scienceBusinessGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, brands have come under fire for being associated with groups like neo-Nazis and white nationalists. In reaction, brands have tried to distance themselves through appeals to diversity. This research contributes to the literature on multiculturalism in marketing through a critical race perspective of how and why consumers participate in social networks in efforts to counter racism. Our findings identify three ways in which consumers respond, by punishing, advising, and defending, and highlight the relevance of circulating affect and exalted national subjects for understanding the practice and impact of multiculturalism in marketing on social media. This research contributes to our understanding of multiculturalism in marketing by extending ideas of impact beyond questions of personal cognitive change. By connecting issues of race to the larger project of nation-building, this research also complements psychological accounts of how consumers engage with brands in social networks as they work to take up diversity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0090,027
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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