Les alliances de marques dans le secteur alimentaire au Québec : un portrait de la situation
Bibliographic record
Abstract
Résumé Aujourd’hui, les marques sont associées à des campagnes publicitaires, à des opérations promotionnelles ou à la conception de produits. Une étude descriptive a cherché à étendre les connaissances relatives à la gestion des alliances de marques dans le secteur alimentaire du Québec. Un échantillon de 111 marques réparties dans 23 catégories alimentaires a été analysé en liaison avec leurs activités de co-marquage, de co-promotion et de co-publicité. Les résultats révèlent que la majorité des marques de l’étude ont participé à au moins une forme d’alliance de marques et que la co-promotion était la forme d’alliance la plus répandue. Les ententes sont majoritairement réalisées avec des marques d’une autre entreprise et ont une durée déterminée. Les gestionnaires ayant recours à la co-publicité visent à accroître la notoriété et l’image de leur marque. Ils s’engagent dans des co-promotions afin d’augmenter les ventes et les parts du marché de leurs marques ou de mettre en relief la complémentarité des produits, des usages et des expertises. Le co-marquage s’emploie surtout pour augmenter la notoriété et l’image de marque ainsi que pour élargir la base de la clientèle. Le succès des alliances de marques est tel que la plupart des gestionnaires ayant déjà allié leur marque projettent de répéter l’expérience d’ici cinq ans.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.000 |
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".