MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387031413 · doi:10.1093/jcr/ucad064

Epistemological Jangle and Jingle Fallacies in the Consumer–Brand Relationship Subfield: A Call to Action

2023· article· en· W4387031413 sur OpenAlexaff
Noël Albert, Matthew Thomson

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfusionConstruct (python library)Action (physics)PsychologyLimit (mathematics)Social psychologyCall to actionComputer scienceEpistemologyCognitive psychologyAdvertisingMathematicsBusinessPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For more than 20 years, the consumer–brand relationship (CBR) subfield has flourished with scores of constructs being employed. We provide an epistemological examination of its 14 most commonly measured relational constructs (e.g., Brand Love, Self-Brand Connection) collected from 767 research articles, reflecting 1,753 scales and approximately 9,200 items. We demonstrate that constructs overlap an average of 43% across all journals and 21% in top journals due to assessing highly similar or synonymous ideas (i.e., jangle). We use a combination of text and cluster analyses to show that measures of allegedly the same construct are polysemic, having an average of 5.3 different meanings (i.e., jingle). The results document in the CBR subfield the types of measurement inconsistencies and ambiguities that have sown confusion and frustration in other academic fields. We discuss the roots of these problems and offer recommendations aimed at helping scholars to improve measurement practices and to limit the presence of jingle and jangle in the CBR subfield.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,334
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,094 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Consumer ResearchMême sujetConsumer Behavior in Brand Consumption and IdentificationTravaux en français237 207