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Record W1496217883

L'efficacité du message publicitaire à argumentation biréférentielle au Mexique, un pays collectiviste membre de l'ALENA?

2009· article· fr· W1496217883 on OpenAlexaboutno aff
Pauline Breduillieard

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicLanguage, Metaphor, and Cognition
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le système économique dans lequel nous vivons, où les frontières entre les pays sont de plus en plus ouvertes, il est important de bien connaître la culture et les comportements d'achat des individus composant le pays où l'entreprise souhaite s'implanter. Depuis plus de 10 ans, le Canada a signé l'Accord de libre-échange nord-américain (ALÉNA) avec le Mexique et les États-Unis, le but de cette recherche exploratoire est de permettre aux gestionnaires marketing des compagnies canadiennes de diffuser des publicités adaptées au goût des consommateurs mexicains. \nCette étude a cherché à voir l'efficacité du message à argumentation bi-référentielle chez les Mexicains. Ce type de publicité en avouant certains points négatifs, a pour but d'augmenter la crédibilité de la source, et la sincérité. Nous avons également vérifié si les Mexicains possédaient les valeurs culturelles que nous pouvons retrouver dans la littérature. Et, nous avons effectué une comparaison entre le Mexique et le Québec francophone, au niveau des valeurs culturelles pour voir s'il existait une grande différence entre les deux cultures. Les sujets traités sont l'allocentrisme, l'erreur fondamentale d'attribution, le concept de «Sauver la face», et la Simpatía. \nNous avons utilisé pour méthode, une étude quantitative composée d'un questionnaire auto-administré comme outil de collecte. Nous avons supposé que les dimensions culturelles au niveau de l'individu, étaient associées négativement à la publicité bi-référentielle. Les principaux résultats que nous avons obtenus sont que l'allocentrisme n'est pas associé à la publicité bi-référentielle pour notre échantillon au Mexique, mais en ce qui concerne l'attribution externe, le concept de «sauver la face» et la Simpatía, semblent partiellement associés négativement à la publicité bi-référentielle. Aussi qu'il existe une différence entre les Mexicains et les Québécois au niveau culturel mais parfois la différence n'est pas significative. Et enfin que les individus mexicains apprécient la publicité bi-référentielle, accordent de la crédibilité à la source et ont une attitude positive envers le message à argumentation bi-référentielle; cependant lors de la décision finale qui entraine l'achat c'est le message uniformément positif qui génère le plus d'intention. Les conclusiqns obtenues sont que les Mexicains possèdent bien les valeurs énoncées dans la littérature, ils sont allocentriques, font des attributions externes, sauvent la face, et ont un fort niveau de Simpatía, et que le message bi-référentiel est efficace pour augmenter la crédibilité de la source, mais n'est pas celui qui cause la décision d'achat. Et que les Québécois francophones et les Mexicains ne sont pas si différents. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Publicité bi-référentielle, Message à argumentation bi-référentiel versus uniformément positif, Mexique, Allocentrisme, Erreur fondamentale d'attribution, Simpatía, Concept de «Sauver la face», Québec.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.017
metaresearch head score (Gemma)0.047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.031
Threshold uncertainty score0.092

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0170.047
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0040.003
Scholarly communication0.0110.008
Open science0.0010.003
Research integrity0.0030.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.002

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.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.206
Teacher spread0.199 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2009
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