MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3215647430 · doi:10.1177/02734753211058070

Teaching What Society Needs: “Hacking” an Introductory Marketing Course With Sustainability and Macromarketing

2021· article· en· W3215647430 sur OpenAlexaff
Forrest Watson, Julie V. Stanton, Stefanie Beninger, Christine Domegan, Alexander Reppel, Stanley J. Shapiro

Notice bibliographique

RevueJournal of Marketing Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Marketing Education
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityMacroMacromarketingMarketingMarketing ethicsInclusion (mineral)Class (philosophy)SociologyBusinessPublic relationsBusiness ethicsPolitical scienceComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marketing classes are often focused on the micro level, failing to account for wider societal issues. In this article, we argue for the inclusion of a wider macro-sustainability focus, one that “hacks” marketing education. With that objective in mind, we developed and delivered an introductory marketing course that integrated both the micro and the macro, thus infusing the course with macro-sustainability. This was done through an “expanded voice” perspective that included alternate complementary micro and macro class sessions while using a traditional managerial marketing textbook supplemented by macro-sustainability materials. We also integrated a controversies approach to support discussion and learning. We taught this course to 150 undergraduate students and conducted both quantitative and qualitative assessments of the course, including comparing results with an “unhacked” marketing course. Findings indicated increased awareness of macro-sustainability topics and movement on appreciation of sustainability and the role marketing can have in achieving this awareness. Finally, we offer a model of how marketing classes at all levels can be “hacked” with a macro-sustainability approach.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSans objet
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

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Marketing EducationMême sujetManagement and Marketing EducationTravaux en français237 207