INFLUENCIADORES DIGITAIS: AGENTES POTENCIALIZADORES DO PROCESSO DE DECISÃO DE COMPRA DE PRODUTOS DE BELEZA PARA CABELOS CACHEADOS E CRESPOS
Bibliographic record
Abstract
você fazer parte dessa etapa.A todos os amigos que eu fiz na PUC, em especial à Gabriela, quem passou todas as tristezas e alegrias comigo dentro e fora da universidade e que hoje é uma grande amiga que irei levar para o resto da vida.Resumo Carvalho, Larissa.Influenciadores digitais: agentes potencializadores no processo de decisão de compra de produtos de beleza para cabelos cacheados e crespos.Rio de Janeiro, 2021.35 p. Trabalho de Conclusão de Curso -Departamento de Administração.Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.Este trabalho busca entender o papel das influenciadoras digitais no processo de decisão de compra de mulheres que utilizam produtos para cabelos cacheados e crespos e o como essa influência é capaz de impactar o comportamento das consumidoras.Para isso, foi analisado os seguintes conceitos: decisão de compra, grupos de referência, marketing digital e Instagram.Para compreender o consumidor, foi feita uma pesquisa qualitativa e de natureza exploratória que leva em consideração o ponto de vista e a parcialidade das entrevistadas.Com esse resultado foi possível entender de que forma as mulheres que tem o cabelo cacheado ou crespo são influenciadas pelas blogueiras.
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 | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".