Diversity representation in advertising
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this article we develop a comprehensive understanding of diverse representation in advertising. While numerous studies highlight increasing demand for diversity among some consumers, such enthusiasm is not universal. This is creating challenges for brands, some of which have faced backlash, either due to a perceived lack of authenticity in their diversity efforts or because not all consumer groups value diversity equally. Amidst these challenges, technological advancements, such as data-driven decision-making and generative AI, present both new opportunities and risks. The current literature on diverse representation in advertising, although expansive, is relatively siloed. Through a detailed eight-step process, we assess and synthesize the body of literature on diversity representation, reviewing 337 articles spanning research on age, beauty, body size, gender, LGBTQIA+ , physical and mental ability, and race and ethnicity. Our investigation offers two major contributions: a summarization of insights from the broader literature on these seven key areas of diverse representation and development of an integrated conceptual framework. Our conceptual framework details mechanisms, moderators, and outcomes that are either prevalent across the literature or can be reasonably expected to generalize across other forms of diversity. This framework not only offers a holistic perspective for academics and industry professionals but also exposes potential future research avenues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».