Navigating culture mixing: a framework for global brand legitimacy in an era of deglobalization
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This conceptual paper explores how global brands navigate culture mixing to build and sustain legitimacy in response to the market shift from globalization to deglobalization. Design/methodology/approach This research adopts a conceptual approach, integrating the legitimation process perspective and the polyculturalist paradigm to develop a comprehensive framework for understanding global brand legitimacy through culture mixing. The framework begins by contextualizing the transition from globalization to deglobalization, highlighting the shifting market logic and its implications for legitimacy priorities. It then focuses on the active role of global brands in navigating legitimacy challenges through cultural environment considerations and culture-mixing strategies. Insights are derived from existing literature and case-based observations of global brand practices. Findings This paper introduces a dual-lens framework integrating host-country institutional sensitivity and brand cultural symbolism. Four adaptive culture-mixing strategies (i.e. material blending, heritage fusion, assimilation fusion and value blending) are identified and aligned with different stages of the legitimation process. Originality/value This paper advances the legitimation process perspective by contextualizing it within a deglobalized market logic and reframing culture mixing as a long-term legitimacy-building strategy. It offers actionable insights for global brands to balance global-local tensions and achieve sustained legitimacy in volatile environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,068 |
| Communication savante | 0,019 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».