2021 Global Branding Strategy & Fashion Industry White Paper:Sustainable Fashion and New Consumption in a Global Strategic Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The research fund conducted surveys to learn about consumers’ sustainable consumption habits and ideas, and sound out public opinions on hot topics in new consumption trends such as experience economy, niche hobbies, and virtual idols. It also worked closely with brands, companies, and platforms on sustainable fashion. The research fund collaborated with the Shanghai Fashion Week Organizing Committee to hold the Symposium on Sustainable Fashion which was attended by business and government representatives and developed cases about sustainable fashion in partnership with Kering, Kane Top, and Melephant. The first CEIBS-Kering Acceleration Camp for Sustainable Innovation was also launched through the joint efforts of CEIBS and Kering. To look into young consumers and new consumption trends, the research fund partnered with Shui On Xintiandi to hold the forum Fashion Innovation Under the Rise of Young Chinese Consumers, and delved deeper into the virtual beings industry through follow-on research and interview. Correspondingly, this white paper covers three main topics: consumer research report on the Chinese market, sustainable fashion, and new consumption. It contains one report on consumer surveys completed by the research fund over the past year, three CEIBS teaching cases, two forums held by the fund in partnership with the Shanghai Fashion Week Organizing Committee and Shui On Xintiandi, and recaps of relevant events such as the CEIBS-Kering Acceleration Camp for Sustainable Innovation.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,065 |
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 ».