Pictures Are Worth a Thousand Words: Utilizing Photographic Narrative Inquiry to Identify Retail Atmospherics
Notice bibliographique
Résumé
Purpose of Study: In the past, studies of retail environments have explored number of atmospheric stimuli to influence consumer shopping behavior. One of the major challenges for retail educators is getting students to differentiate the diverse functions of retail atmospherics. Our teaching innovation focuses on increasing student engagement and understanding retail atmospheric through photographic narrative inquiry. Thus, we propose the Photographic Narrative Inquiry Retail Atmospheric (PNIRA) exercise. This is a field-based exercise that requires students to visit a retail store, take notes, pictures and synthesize information into a short essay, using the concepts/theories related to the course as a way to understand the components of retail atmospherics. Method/Design and Sample: Seventy-one upper year undergraduate marketing concentration majors were given a survey to evaluate the PNIRA exercise. Results: The students seemed to have a favorable impression towards the exercise. Students reported that the retail atmospheric exercise achieved its learning objectives, as well as enhanced their learning experience, increased their creative input, bettered their knowledge of marketing principles, increased their interest in the topic, and increased their enthusiasm for the course. Value to Marketing Educators: The paper benefits marketing educators by providing an experiential exercise that helps students understand the concept of retail atmospherics. The technique (photographic narrative inquiry) can be applied to other courses or formats (i.e., online). The PNIRA exercise also meets the learning objectives (5 components of retail atmospherics) via experiential learning. Assessment strategies and limitations are also discussed.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».