Advertising in the Aging Society: Setting the Stage
Notice bibliographique
Résumé
The motivation for this book is grounded in several reasons. First, older people are of interest in our study because of their rapid increase around the world and specifically in Japanese society, as well as their increasing importance as a market segment (Coulmas, 2007; Kohlbacher & Herstatt, 2011). Siano and associates (2013) argue that “Understanding corporate communication strategy takes on critical importance whenever organisations are threatened by environmental changes … that lead to the redefinition of the role of the organisation in relation to its key stakeholders” (p. 151). Demographic change is such an environmental change that requires responses from corporations (Kohlbacher & Matsuno, 2012). Second, mass media in general and television in particular rank prominently among the major sources of information among older people and are tapped for purchasing and consumption decisions (Kohlbacher, Prieler, & Hagiwara, 2011a; Lumpkin & Festervand, 1988; Phillips & Sternthal, 1977; Smith, Moschis, & Moore, 1985). Third, research around the globe (including Japan) on the representation of older people in television advertising finds them to be underrepresented (Prieler, Kohlbacher, Hagiwara, & Arima, 2015; Simcock & Sudbury, 2006; Y. B. Zhang et al., 2006) and sometimes even to be portrayed negatively or stereotypically (Prieler, Kohlbacher, Hagiwara, & Arima, 2011a; Zhou & Chen, 1992). These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».