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Record W7053255861

Three essays on the effectiveness of advertising and its dynamics

2025· dissertation· en· W7053255861 on OpenAlexaffabout

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2025
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicPeptidase Inhibition and Analysis
Canadian institutionsMcGill University
Fundersnot available
KeywordsDynamics (music)Perspective (graphical)Context (archaeology)Online advertising
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

A source of difficulty in understanding the effects of advertising stems from the dynamic nature of the business environment.While advertising dynamics at the macro level have been investigated in extant literature, advertising dynamics at the micro level resulting from customer heterogeneity and microsegmentation have yet to be studied.This thesis empirically assesses and investigates how consumers' responses to advertising change over time by focusing on customer heterogeneity, which has not been done in prior literature. The first essay investigates the differential responses of new and repeat patients to direct-to- AbrégéUne source de difficulté pour la compréhension des effets de la publicité provient de la nature dynamique de l'environnement commercial.Bien que les dynamiques publicitaires à un niveau macro aient été étudiées précédemment, les dynamiques publicitaires à un niveau micro résultant de l'hétérogénéité des consommateurs et de la microsegmentation n'ont pas encore été explorées.Cette thèse évalue la variation des réponses des consommateurs à la publicité au fil du temps en se concentrant sur l'hétérogénéité des consommateurs, ce qui n'a pas été fait dans la littérature antérieure.Le premier essai examine les réponses différentielles des nouveaux patients et des patients réguliers aux publicités visant directement le consommateur dans l'industrie pharmaceutique.Dut la réglementation du contenu publicitaire dans l'industrie pharmaceutique canadienne, un message de recherche d'aide ne peut uniquement inclure que des informations sur la maladie traitée sans mentionner une marque spécifique, et devrait cibler les nouveaux patients.En revanche, une publicité de rappel devrait uniquement contenir de l'information sur la marque et non sur la maladie ni sur l'efficacité, et devrait affecter les patients récurrents.Les résultats suggèrent que les deux types de patients sont affectés par les deux formes de publicités, impliquant que la réglementation en place est ineffective pour la protection des consommateurs.De plus, les publicités de rappel deviennent plus efficaces pour persuader les nouveaux patients à mesure que les consommateurs prennent conscience du médicament, suggérant une hétérogénéité dans l'efficacité de la publicité au fil du temps.iii Le deuxième essai examine la présence de paramètres structurels hétérogènes sous-jacents aux dynamiques publicitaires, où la source de l'hétérogénéité est déterminée par la fidélité des consommateurs à une marque.En utilisant des données d'achat au niveau individuel pour un produit de consommation emballé fréquemment acheté et des données sur l'exposition individuelle à la publicité, je propose un modèle de choix en espace d'état avec fidélité markovienne.Je découvre que, en plus d'avoir des élasticités publicitaires plus élevées, les consommateurs fidèles sont susceptibles d'avoir des dynamiques publicitaires plus favorables en termes de meilleure conservation de l'image de marque et de moindre probabilité de surexposition par rapport aux consommateurs non fidèles.Ainsi, la segmentation basée sur le comportement par le statut de fidélité peut améliorer le ciblage publicitaire.Many quotes have motivated me during my time at McGill, but none sums up my experiences as well as "It takes a village to raise a child" when thinking of my time here.My journey as a PhD student would not have come to an end without the enriching presence of many.First and foremost, I would like to express my sincere gratitude to my supervisor and mentor, Dr. Demetrios Vakratsas.This dissertation could not have been completed without your guidance and insights throughout all stages of the PhD program.I cannot thank you enough as you gave me the courage and strength to continue as a scholar when

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.013
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: none
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.032

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.002

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 head0.013
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.244 · 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".

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Published2025
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