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Enregistrement W4385637584 · doi:10.1080/20932685.2023.2237978

Exploring the influence of social media on sustainable fashion consumption: A systematic literature review and future research agenda

2023· article· en· W4385637584 sur OpenAlexaff
Katia Vladimirova, Claudia E. Henninger, Sarah Ibrahim Alosaimi, Taylor Brydges, Hanieh Choopani, Mary Hanlon, Samira Iran, Helen McCormick, Shuang Zhou

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Fashion Marketing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensOkanagan College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopularitySocial mediaConsumption (sociology)MarketingBusinessSustainabilitySustainable consumptionAdvertisingFashion industryPublic relationsClothingSociologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing in popularity, social media and related channels (e.g. Instagram, Twitter, and TikTok) are utilised as sources for sharing information with the power to influence consumers and drive social change. This has become critical for the fashion industry, as fashion/textile consumption has recently been recognized for its devastating social and environmental impacts. This structured, systematic literature review explores who and in which ways can influence consumers on social media to engage with more sustainable fashion consumption practices. Based on an analysis of 69 research studies, the analysis findings indicate that most studies examined how brands can influence consumers via social media marketing strategies. Fewer studies have also addressed sustainable fashion discourse on social media more broadly, including promoting sustainable fashion consumption practices that are not related to brands’ marketing strategies and the role of social media as a tool for activism. Based on the review’s findings, the article outlines areas for future research.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeObservationnel
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

Citations95
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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