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Enregistrement W2219484242 · doi:10.1080/22041451.2015.1079150

Digital convergence of Korea’s webtoons: transmedia storytelling

2015· article· en· W2219484242 sur OpenAlexaff
Dal Yong Jin

Notice bibliographique

RevueCommunication Research and Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia, Gender, and Advertising
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKorean WaveConvergence (economics)StorytellingTechnological convergenceDigital eraPopular cultureComicsDigital mediaAdvertisingComic stripMedia studiesSociologyThe InternetMultimediaPolitical scienceNarrativeEngineeringComputer scienceBusinessArtWorld Wide WebTelecommunicationsLiteratureEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The webtoon has been one of the major cultural forms representing Korean youth culture due to its convergence of digital technologies, such as the Internet and smartphones, and popular culture – manhwa (comic strips in Korean). While Korea is not the only country to enjoy webcomics, it is the first country in creating a new form of manhwa format by utilizing major characteristics of digital technologies. By employing media convergence supported by transmedia storytelling as a major theoretical framework, this study analyzes the crucial elements characterizing the emergence of the webtoon market. It examines the ways in which webtoons have managed to become one of the Korea’s signature forms of youth culture. Second, it investigates whether webtoons act as one of the major sources for transmedia storytelling. Finally, it maps out whether webtoons utilizing transmedia storytelling take a major role as the primary cultural product of the Korean wave in the global cultural market in the 2010s. This study historicizes the evolution of Korean webtoons according to the surrounding new media ecology, driving the change, and continuity of the manhwa industry over the past 15 years.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

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 savante0,0050,006
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,403
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,100 · 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'étudeQualitatif
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

Citations59
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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