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Enregistrement W4293087123 · doi:10.1108/jhrm-10-2021-0055

Accessing primary sources for marketing and advertising history research from family history websites

2022· article· en· W4293087123 sur OpenAlex
Leighann C. Neilson

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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Historical Research in Marketing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia, Gender, and Advertising
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationCensusOriginalityMarketingAdvertisingValue (mathematics)Variety (cybernetics)VotingComparative historical researchBusinessComputer sciencePolitical scienceSociologySocial scienceLawPoliticsQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this study is to respond to the Journal of Historical Research in Marketing special issue call for discussions that can assist advertising and marketing history researchers locate primary sources of interest to their research by describing the resources available through the online family history websites Ancestry.com and FindMyPast.com. Design/methodology/approach Brief histories of Ancestry and FindMyPast are presented, based on publicly available records and secondary sources. This paper explains the types of data researchers can access via Ancestry.com and FindMypast.com, the costs of access and then provides some examples of how these resources have been used in past research by marketing and advertising historians. Findings Family history websites such as Ancestry and FindMyPast can provide researchers with access to a wide variety of data sources, such as census and voting records; immigration records; city directories; birth, marriage and death records; military records; and almanacs and gazetteers, but at a cost. In some cases, paying for digital access to records is more convenient, timely and can cost less than travelling to access these same documents in physical form. Depending on the researcher’s geographical location and the country from which records are sought, this can add up to quite a cost savings. When using these sources, it is wise to determine which database contains more of the records you are searching for; Ancestry tends to have better US and Canadian resources, while FindMyPast covers the UK better. Originality/value Researchers interested in conducting advertising and marketing history research need access to primary data sources. Given restricted travel budgets and, indeed, restricted travel under COVID-19 conditions, gaining access to primary sources in digital form can allow researchers to continue their work. At any time, gaining access to digital records without having to travel can speed up the research process. Researchers new to the field, and those with many years of experience, can benefit from learning more about family history databases as primary data sources.

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)0,114
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,180 · 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