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Enregistrement W2167579344 · doi:10.5430/bmr.v1n3p61

Brand-Building of Pay TV Channel

2012· article· en· W2167579344 sur OpenAlexvenueno aff
Fanbin Zeng, Wang Han

Notice bibliographique

RevueBusiness and Management Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Education of the People's Republic of China
Mots-clésAdvertisingChinaBusinessBroadcasting (networking)Channel (broadcasting)MarketingTelecommunicationsPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It’s important for content of Pay TV Channels to be specialized, individualized and branded which becomes the purpose of specialization and individualization. Only with strong brand effect, can Pay TV Channels succeed in competing with Free TV channels and other media. Differentiation founded on TV brands will be beneficial not only for enhancing brand awareness and customer satisfaction, but for establishing TV media’s strategy system. For instance, in 2004 to 2008, China DTV Media, China’s leading Pay TV operator, put up a brand evaluation system containing market share, brand awareness, brand loyalty as measuring standards, with which the brand-building has been token up during market operation. Actually, in the long-term development, many Free TV brands have been created in China. Among winners of the Top Ten Programs awarded by China Broadcasting and Television Association in 2005, there are five TV programs, all of which are free programs, including Law Online (in CCTV), Nanjing Alive (in Nanjing Broadcast Television), Night News (in Heilongjiang TV), True Love Story (in Hebei TV) and The Past (in Hubei TV) (Zhang Junchan & LuiPeng, 2006). While compared with Brand-Building on Free TV Channels, in China, Pay TV Channels hasn’t walk the path of Brand-Building really. How can it move on better? In this section, there will be some analysis about it.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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