Managing Brand Relationship Plurality: Insights from the Nonprofit Sector
Notice bibliographique
Résumé
The nonprofit sector is home to some of the most recognized and trustworthy brands, all competing for financial resources and volunteers. Akin to consumers, volunteers have relationships with nonprofit brands. These relationships have recently become more diverse as individuals increasingly look for more ephemeral and distant forms of involvement. Drawing on an extensive qualitative dataset of the Vienna Red Cross comprising participant observation, archival data, and in-depth interviews, the authors conceptualize this nonescalating, episodic engagement as a neither-growing-nor-fading (NGNF) relationship. This theorization adds to the literature on consumer–brand relationships, which has predominantly focused on the cultivation of strong relationships. Informed by practice theory, the authors elaborate distinct brand relationship practices key to successfully maintaining NGNF relationships (acquiring and activating) while catering to volunteers following the traditional path of relationship intensification (building and cultivating). The analysis identifies constellations of practice elements conducive to managing both types of brand relationships in a symbiotic manner. The authors argue for the importance of moving beyond an exclusive focus on relationship growth and embracing nonescalating relationships. This study thus contributes to nascent theorizing on brand relationships that do not follow an axiology that values growth and intensification.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».