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Enregistrement W1998634689 · doi:10.1080/10714421.2012.674467

Understanding Variation in Audience Engagement and Response: An Application of the Composite Model to Receptions of<i>Avatar</i>(2009)

2012· article· en· W1998634689 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Communication Review · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedia Influence and Health
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAvatarSchema (genetic algorithms)PsychologySocial psychologyMeaning (existential)Variation (astronomy)Rank (graph theory)Cognitive psychologySociologyComputer scienceMathematicsHuman–computer interactionInformation retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although much research documents variations in viewers' responses to screen media, the basis for divergent receptions remains relatively poorly understood and inadequately conceptualized. One possible theoretical schema is offered in the composite multidimensional model, which charts 4 distinct modes of reception that shape the specific form and content of audience responses in different contexts. In this study, the core distinctions charted in the composite model were tested in a Q methodology study of cross-cultural receptions of Avatar (2009). 120 respondents from 27 countries modeled their subjective responses to this polysemic text by rank-ordering 32 items and then commenting on their selections. Through factor analysis, 4 discrete responses toward Avatar were identified among participants, accounting for 74% of all respondents. Each factor clearly reflects key elements of the transparent, referential, mediated, and discursive modes identified in the composite model, indicating that the model is reasonably accurate in identifying broad distinctions in the underlying approaches to meaning-making that can be adopted by different viewers. Suggestive associations between viewers' subjective orientations and demographic characteristics, social group memberships, and discursive affiliations were also documented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,391
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,009 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle