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Enregistrement W4306153816 · doi:10.1017/s002185372200055x

Wise Mothers and Wise Buyers: Marketing Tea and Home Improvement in 1930s South Africa

2022· article· en· W4306153816 sur OpenAlexfundno aff
Katie Carline

Notice bibliographique

RevueThe Journal of African History · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican history and culture studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCollege of Engineering, Michigan State University
Mots-clésNewspaperConsumption (sociology)CommercializationLiteracyXhosaAdvertisingPolitical scienceMarketingSociologySocial scienceBusinessLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Histories of advertising in Africa focus on the postwar and postcolonial periods. This essay examines an innovative marketing campaign in South Africa's eastern Cape in the 1930s. The campaign reveals congruence and conflict between increased marketing of consumer goods to African households and the contemporaneous growth of women's home improvement societies. The newspaper Umlindi we Nyanga used testimonials and written competitions to sell its Ambrosia brand of tea to rural women. Advertisers and consumers drew on local meanings of tea consumption and debates about feminine respectability to present tea-drinking women as ‘intelligent’ and ‘wise mothers’. The emphasis on intelligence linked tea to literacy, in part because text-based consumer culture offered rural women a way to visibly consume socially respectable goods. The essay concludes with a close examination of two testimonials written by leaders of home improvement societies, which hint at the contradictions implicit in the commercialization of the ‘wise mother’.

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)0,004
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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