Pourquoi publier un article dans Décisions marketing ?
Bibliographic record
Abstract
La multiplication des canaux de distribution et l’intensification de la concurrence liée à l’internationalisation croissante des chaînes de distribution (à l’instar de Zara, H&M ou Gap) ont fait de l’environnement du point de vente un outil stratégique. Celui-ci doit en effet permettre aux distributeurs de se différencier et de fidéliser leurs clients en leur offrant des conditions de shopping agréables. De plus en plus nombreux sont aujourd’hui les points de vente où se mêle la diffusion de musique et d’odeurs dans des environnements colorés. Face à ce constat, trois questions fondamentales se posent. Le marketing sensoriel représente-t-il seulement un outil stratégique destiné à renforcer le positionnement de l’enseigne ? Doit-il davantage être vu comme un vecteur de marketing relationnel ou comme un outil transactionnel pour influencer subrepticement le comportement en magasin du consommateur ? Dans ce dernier cas, le consommateur ne se sent-il pas l’objet d’une « manipulation sensorielle » ? Au travers d’exemples cette tribune propose différents éléments de réflexion.
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 | 0.005 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.008 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.013 |
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".