MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6912183638 · doi:10.5281/zenodo.2584071

Engineering emotional product identities in high-luxury vehicles

2019· article· en· W6912183638 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensBentley (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalientAutomotive industryProduct (mathematics)Product designIdentity (music)New product developmentCorporate brandingIdentification (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims to describe one avenue of a programme of research into brand identity and its relationship to engineering product concepts at Bentley Motors Limited. We start with a review of the automotive market place, showing that it has become ‘commoditised’; functional product properties have reached a level of technical parity and distributional saturation and thus branding and style have become the new ‘attractive product qualities’. We will discuss how within the high-luxury and ‘pinnacle’ automotive markets, brand associations - personal beliefs, values and emotions, and brand identity, as expressed through the lineage of product design - are especially salient in creating differentiation and commercial advantage. This results in automakers’ seeking brand-focused design and engineering strategies in order to promote brand identities through multi-sensory product property stimuli. We respond to this background with one of a series of studies into the lineage of product properties and vehicle features at Bentley Motors. Drawing upon contemporary research from cognitive science and marketing into concept identity recognition and categorisation, quantitative and qualitative data from focus groups is analysed to propose diagnostic scales of ‘typicality’ for vehicle properties. From this we demonstrate that the identification and diagnosis of ‘Bentleyness’, the perceived fit between the brand and its products, varies and is weighted for different product features.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetConsumer Behavior in Brand Consumption and IdentificationTravaux en français237 207