The Effectiveness of Model’s Body Size in Digital and Print Advertisements
Notice bibliographique
Résumé
Advertisings usually display thin bodies creating and endorsing the beauty standards of the society. Large body size models are sometimes featured in advertisings to show a more inclusive marketing communication. Previous researches have investigated consumer responses to more diverse body sizes in Beauty and Fashion industries ads. This paper aims at investigating advertisement effectiveness, for both print and digital advertisings, through consumer responses (Memorization, Aad, Ab, and Purchase Intention) to body sizes in food advertisements. We used a mixed design study with a between group factor (Media type: Print or Digital) and a within-subject variable (body shape: large, thin or no model), via a folder test procedure. Participants were exposed to a fictive magazine to measure their responses toward advertisements featuring large size model versus thin one. The findings reveal that “large model” advertisements are less effective compared to “thin model” advertisements for Memorization, Attitude towards Ad, and Purchasing Intention. However, participants expressed the same Attitude towards the Brand for both conditions. Moreover, hardly any significant influence of the means of exposure to ads (printed or digital) was found. Despite the latest consumer pertinacity trends on companies to adopt diversity for social reasons; consumers, of the food industry, are still better influenced by thin models when it comes to Memorization, Aad, and PI. Furthermore, this study offers practical and societal implications not only for the experimental design, but also for practitioners to comprehend and utilize the match‐up hypothesis of body size condition needed for their marketing and advertising objectives.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».