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Enregistrement W2121287025 · doi:10.1080/01490400590930871

Altering Perceptions Through Repositioning: An Exercise in Framing

2005· article· en· W2121287025 sur OpenAlexaffabout
Andrew T. Kaczynski, Mark E. Havitz, Ronald E. McCarville

Notice bibliographique

RevueLeisure Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationFraming (construction)NewspaperPerceptionPsychologyAgency (philosophy)Public relationsApplied psychologyAdvertisingSocial psychologySociologyPolitical scienceBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research was conducted to examine the efficacy of repositioning public parks and recreation services in the public mind. Respondents were recruited at various venues throughout a large Canadian city and randomly assigned to one of five groups. After reading hypothetical newspaper format articles, respondents completed questionnaires investigating their beliefs, attitudes, and behavioral intentions regarding a local recreation agency's efforts to reduce youth crime. Four treatment messages contained various combinations of real, psychological, and competitive repositioning messages, while a control group received no information. All types of repositioning messages were effective in improving beliefs and behavioral intentions, but not attitudes. There was no significant evidence that numerical treatment messages were more effective than non-numerical messages or that the cumulative effects of various repositioning messages were more effective than a single type of message. Discussion focuses on efficacy of various framing messages, on suggestions for future research related to repositioning, and on considerations related to social marketing efforts of this nature.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,353 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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