Bibliographic record
Abstract
• Objectifs L’activisme de marque s’impose comme une stratégie d’influence majeure, suscitant un intérêt croissant chez les chercheurs et chez les praticiens. Toutefois, sa définition, ses dimensions et ses effets demeurent ambigus. Cet article vise à clarifier et conceptualiser ce phénomène émergent pour mieux comprendre ses fondements et ses implications pour les marques. • Méthodologie L’étude s’appuie sur une revue systématique de 124 études mobilisant des connaissances issues du marketing, de la psychologie du consommateur et de la gestion. Cette approche permet d’intégrer des perspectives interdisciplinaires pour affiner la conceptualisation de ce phénomène. • Résultats L’analyse met en évidence les dimensions constitutives de l’activisme de marque et son influence sur le comportement des consommateurs et la performance des entreprises. Quatre facteurs clés façonnent les réactions des consommateurs : l’authenticité perçue, l’idéologie politique, l’alignement consommateur-marque et les stratégies de communication. Les effets sur la performance dépendent de la perception d’authenticité et des réactions des parties prenantes. Le cadre conceptuel proposé souligne également des différences interculturelles, des lacunes dans la mesure de la performance et un besoin de saisir l’impact sociétal. • Implications managériales Le cadre offre aux dirigeants des recommandations pratiques pour un activisme authentique, aligné sur les valeurs de la marque et cohérent avec les attentes des parties prenantes, tout en favorisant un changement sociétal durable. • Originalité Cette recherche fait progresser le discours académique en reliant activisme de marque, psychologie du consommateur et marketing, tout en identifiant les lacunes critiques de la littérature existante.
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 | 0.004 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.563 | 0.434 |
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".