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Enregistrement W3200825557 · doi:10.1177/17499755211039932

Moral Entrepreneurialism for the Hamburger: Strategies for Marketing a Contested Fast Food

2021· article· en· W3200825557 sur OpenAlexafffund
Natália Otto, Josée Johnston, Shyon Baumann

Notice bibliographique

RevueCultural Sociology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFood marketingMarketingSociologyAdvertisingBusinessEnvironmental ethics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research has extended the concept of moral entrepreneurialism to corporate actors. We build on this research to investigate how corporations succeed in this effort by uncovering the strategies and tools they employ as moral entrepreneurs. To do so, we examine the corporate discourse of three prominent fast-food firms to identify how they present hamburgers as good food, in a context where beef is increasingly criticized as morally suspect. Based on a discourse analysis of corporate communications and marketing campaigns, we identify three distinct discursive strategies for managing meat criticisms: (1) global managerialism (McDonald's); (2) aestheticized simplicity (A&W); and (3) nostalgic, personalized appeals (Wendy's). These strategies are realized through the use of informational tools to shape what customers think and know about beef, and affective tools to influence how customers feel about beef. Together, these corporate strategies speak to the skilful ability of corporate actors to respond to socio-environmental criticisms. Our case shows how fast-food market actors are able to incorporate critique and offer messages that seek to allow people to feel good about eating beef. This case is relevant to understanding the tools that corporations use to be effective moral entrepreneurs. It also provides a deeper understanding of marketing discourse at the nexus of social problems and consumption choices.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil0,481

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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