Bibliographic record
Abstract
Résumé Dans cet article, nous répertorions certains événements majeurs, ou ruptures, qui ont jalonné le passé du marketing : l’évolution du point de mire du marketing, où l’on est passé du «capital de marque» au «capital client», avant de se centrer sur le «capital d’affaires»; la prise de pouvoir totale par le consommateur-acheteur, qui est aux commandes de sa souris informatique; la férocité grandissante des relations entre distributeurs et fournisseurs, en raison de l’intensité de la concurrence mondiale; l’enracinement de la distribution virtuelle, qui est là pour durer; la prolifération des offres (à cause de la mondialisation) et des demandes (à cause du numérique et de la montée en puissance des consommateurs et des acheteurs) ; enfin, le repositionnement vers le haut de la fonction «marketing», qui a dû resituer son contenu afin de retrouver ses lettres de noblesse. En plus de faire le point sur l’état actuel d’avancement du marketing, cette réflexion vise à mieux envisager ses développements à venir. Ainsi, deux tendances majeures se dessinent. La première tendance, qui est en cours et s’accélère, consiste dans l’évolution de la pratique du marketing en fonction de celle du Web. Quant à la seconde tendance, qui pointe à l’horizon, il s’agit de l’influence de l’écologie et des préoccupations environnementales sur le marketing. Voilà autant de défis que le marketing doit relever pour rester une fonction clé de l’entreprise.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".