MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2301106410 · doi:10.5539/res.v8n1p257

Proposing Favorite Strategies to Produce Social and Political Documentaries for IRIB (Islamic Republic of Iran Broadcasting)—By Purpose of Promoting State Social Capital for Adult and University Students

2016· article· en· W2301106410 sur OpenAlexvenueno aff
Saïd Sarabi

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmusementGratificationPoliticsDutyState (computer science)SociologySocial capitalIslamPublic relationsSocial mediaPsychologyMedia studiesAdvertisingSocial psychologySocial sciencePolitical scienceLawBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Informing and providing awareness is a part of mass media’s significant responsibilities and social and political documentaries is one of the effective frames in performing this significant duty on adults and university students. Therefore, the main purpose of this study is proposing favorite strategies for IRIB in making social and political TV documentaries with the aim of promoting state social capital for university students and adults. The method is in-depth interview with experts and utilizing the findings of another research titled “an analysis of the views of Communication Sciences students regarding the IRIB’s political and documentaries with an emphasis on the utilitarian approach and gratification level” adopting the Rosengren approach. Results showed that aggressive strategies are the most proper policies for the IRIB. Finally, the formulated aggressive strategies were prioritized and the most important strategy for this research is “producing social and political documentaries with informational approach in an accurate, precise, and comprehensive manner and considering other needs of audiences such as amusement, personal identity, and personal relationships”.</p>

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReview of European StudiesMême sujetMedia Studies and CommunicationTravaux en français237 207