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Enregistrement W7126191744 · doi:10.2478/jec-2025-0020

Meta-Analysis of the Concept of Brand Humanisation in Higher Education

2025· article· en· W7126191744 sur OpenAlexaboutno aff
Vladimirs Šatrevičs, Zanda Gobniece, Yana Us

Notice bibliographique

RevueEconomics and Culture · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusBibliometricsHigher educationWeb of scienceThematic analysisCitation analysisCitationIdentification (biology)Bibliographic coupling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research purpose. The purpose of this study is to identify and quantitatively evaluate the volume of scientific publications, the latest research trends, and the main topics related to brand humanisation in higher education (HE). This aim is motivated by the growing importance of empathetic and human-centred communication in a competitive and digitalised educational environment. Although widely applied in practice, the concept remains fragmented in academic research, creating the need for a systematic bibliometric analysis to clarify its development and future directions. Design / Methodology / Approach. A bibliometric analysis was applied to systematise knowledge on brand humanisation in HE during 2005-2024. The analysis was conducted in several stages, including literature review, database selection, keyword specification, article screening, data extraction, and analysis. Data were retrieved from Scopus and Web of Science Core Collection, ensuring access to peer-reviewed publications and reliable citation indicators. After applying selection criteria, 84 articles were retained. Descriptive bibliometrics (publication dynamics, citation statistics, collaboration patterns) were combined with science mapping techniques (keyword co-occurrence networks, overlay visualisation, and thematic mapping) using VOSviewer, R Bibliometrix, and Microsoft Excel. This framework enabled the identification of research clusters, dominant themes, and emerging areas. Findings. The analysis reveals that research on brand humanisation in HE remains underdeveloped but shows growing interest. The most influential works focus on constructs such as brand personality, image, and identity, while direct studies on anthropomorphism and storytelling are rare. Results highlight the USA, Malaysia, and Canada as leading contributors, though international collaboration is still limited. Science mapping uncovers six thematic clusters: brand image and reputation; brand identity and loyalty; personality and perception; social media engagement; consumer behaviour; and anthropomorphism. Findings confirm a shift from traditional branding approaches towards digital communication, personalisation, and emotional engagement, reflecting universities’ adaptation to students’ evolving expectations in digital environments. Originality / Value / Practical implications. This study provides the first systematic bibliometric overview of brand humanisation in HE, consolidating fragmented knowledge and identifying emerging themes. While primarily academic in focus, its practical relevance lies in offering insights into the most studied and underexplored aspects of the field. These insights can guide universities and HE marketers in recognising trends, addressing conceptual gaps, and aligning their communication strategies with approaches emphasised in the literature. In this way, the study serves as a roadmap for institutions seeking to enhance positioning and responsiveness in a digitally mediated education environment.

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)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,214
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,214
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,021
Bibliométrie0,0450,037
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeMéta-analyse
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
Publié2025
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