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Enregistrement W4200172149 · doi:10.1080/02650487.2021.2000125

Sustainable fashion social media influencers and content creation calibration

2021· article· en· W4200172149 sur OpenAlex
Jenna Jacobson, Brooke C. Harrison

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Advertising · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfluencer marketingSocial mediaAdvertisingContent (measure theory)BusinessCalibrationComputer scienceInternet privacyMarketingWorld Wide WebMathematicsMarketing management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the rise of social media, social media influencers have become an essential part of marketing agencies’ strategies. Advertisers seek to leverage influencers’ large community of followers who place trust in influencers’ recommendations. This trust makes the use of influencer marketing a powerful tool for advertisers. With increasing consumer interest, the sustainable fashion industry has grown and social media influencers are being leveraged to shift consumer perspective and purchasing behavior. Using semi-structured interviews, this research addresses the use of influencers as an advertising tactic in the sustainable fashion industry to analyze the social media practices and monetization strategies of sustainable fashion social media influencers.The term ‘sustainable fashion social media influencers’ is introduced to describe influential content creators who discuss sustainable fashion on social media. Importantly, the research identifies ‘content creation calibration’, which refers to the practice of social media influencers calibrating their content to account for their ethics and desire for compensation. The research highlights the future challenges for advertisers and influencers when linking sustainability to entrepreneurship in influencer marketing.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,283 · 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