Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».