Augmented reality in marketing: Conceptualization and systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This systematic review of the literature focuses on the use of AR and its impacts in the marketing area. It provides a multidisciplinary, up‐to‐date synthesis of the literature and an exhaustive classification of AR. Through the use of the SPAR‐4‐SLR protocol, 148 articles were selected for analysis. The study has three main objectives. First, it reports the key characteristics (distribution by year, publication outlets, etc.), theoretical models, and methodologies used in this research domain. Second, it suggests a classification of the types of AR according to their triggers and the object of the augmentation (self vs. external). Third, it proposes a framework that presents (1) the AR features and attributes and the AR use experience; (2) the cognitive, affective, and social mediators; and (3) the outcomes of these experiences. Key moderators (types of AR, types of products, individual characteristics, etc.) are also discussed. Using the TCCM framework (theories, context, characteristics, and methodologies), this study offers several future research avenues and highlights the importance of considering the effects of the different types of AR. Finally, it offers pointers for managers on how to develop efficient AR solutions and how these can be used to reduce a company's carbon footprint.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,041 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».