MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2477070036 · doi:10.1057/9781137586605_1

Advertising in the Aging Society: Setting the Stage

2016· book-chapter· en· W2477070036 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Prieler, Florian Kohlbacher

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobeAdvertisingConsumption (sociology)Autoregressive integrated moving averageRepresentation (politics)Consumer societySociologyMedia studiesMarketingSocial sciencePsychologyPolitical scienceBusinessPoliticsEconomicsClassical economicsLawMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0100,015
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,241 · 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
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePalgrave Macmillan UK eBooksMême sujetCultural Industries and Urban DevelopmentTravaux en français237 207