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Enregistrement W4385948911 · doi:10.32920/23978799.v1

“It’s Not Just Fashion For Fashion’s Sake”: Sustainable Fashion Social Media Influencer Ecosystem

2023· preprint· en· W4385948911 sur OpenAlexafffund
Brooke C. Harrison

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityCentre for Social InnovationSt. Francis Xavier UniversityYork University
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésInfluencer marketingSustainabilitySocial mediaBusinessAdvertisingMarketingPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally we are witnessing the environmental demise of our planet. Simultaneously, consumers have shown a greater interest in shopping second-hand and the sustainable fashion industry is experiencing rapid growth, which is estimated to reach $8.25 billion by 2031 (Businesswire, 2020). This market acceleration led to the exploration of sustainable fashion social media influencers. Using semi-structured interviews with 20 sustainable fashion social media influencers, the research analyzes the ecosystem of sustainable fashion social media influencers and makes three unique contributions. First, the research introduces a three-part typology of sustainable fashion social media influencers: 1) sustainable lifestyle influencers, 2) sustainability influencers, and 3) thrifting influencers. Second, the research uncovers how sustainable fashion social media influencers perform vulnerability and sustainability failures in a strategy to portray curated authenticity. Finally, the research identifies "the entrepreneurial dichotomy," which refers to the challenge that sustainable fashion influencers face when they harmonize their ethos of sustainability and ethics along with their desire to leverage their social media platforms for profit.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0000,006
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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