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Enregistrement W2485052537 · doi:10.1057/9780230304741_4

The TV Diet: Advertising as a Biased System of Risk Communication

2011· book-chapter· en· W2485052537 sur OpenAlexaff
S. J. Kline

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdvertisingTelevision advertisingBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because of their uncertain status as consumers, the globesity controversy focused public attention on the degree to which children are exposed to food advertising targeting them. A penetrating spotlight was cast on the magnitude of marketing resources devoted to selling energy-dense foods on television. A quick glance at the adspends reminds us that food products are prominent in global advertising spends. Harris et al. (2002) documented more than 20 per cent increases in total US food advertising spending from 1995 to 1999. The magazine Advertising Age attempted to estimate advertisement spending in terms of measured media purchase in 2005. It placed the spending of global food advertising at US$8129 million, soft drink advertising at US$3971 million, restaurant advertising at US$3349 million and candy advertising at US$1109 million (Endicott 2005). Overall, these food-related categories accounted for 16.8 per cent of the total amount spent on advertising in 2005 (Advertising Age 2006: 7). Of this approximately 65–70 per cent of all food spending was devoted to television (Warren et al. 2008).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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