Racism in Marketing Academia: A Necessary Discussion and Call for Action
Notice bibliographique
Résumé
Vulnerability resides in the difference between the availability of material or symbolic resources of subjects or groups and access to the structure of social, economic, and cultural opportunities offered by the State, the market, and society. Brazil is considered one of the most unequal countries globally, having 18 million people living in favelas (urban subnormal agglomerations). The lack of essential public services and precarious socioeconomic, sanitation, and housing conditions, added to both high population density and rates of police brutality, are common characteristics in these territories. During the pandemic, community leaders and organizations worked on several strategic fronts, inspiring this working paper to comprehend narratives of coping with Covid-19 in adverse conditions based on Macromarketing literature on vulnerability and resilience. We found four analytical categories in the research: i) Vulnerable Non-White Women; ii) Cooperation network; iii) Confrontation strategies, and iv) Permanent vulnerability.
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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 | 0,047 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,052 |
| Communication savante | 0,034 | 0,056 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,034 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».