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Enregistrement W2901186696 · doi:10.7584/jktappi.2018.10.50.5.12

Characteristics of Commercial Leaflets Sandwiched in Newspaper (Part 5) : Distribution Volume and Trends of Commercial Leaflets by Year

2018· article· en· W2901186696 sur OpenAlexaboutno aff
Seung-Lak Yoon

Notice bibliographique

RevueJournal of Korea Technical Association of The Pulp and Paper Industry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaterial Properties and Processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNewspaperDistribution (mathematics)AdvertisingQuarter (Canadian coin)Consumption (sociology)Order (exchange)BusinessMarketingClothingAgricultural economicsMathematicsEconomicsGeographyPolitical scienceSociologySocial scienceFinanceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to analyze the distribution trends of leaflets in newspapers, the relationship between the number of leaflets and the consumer price index was examined according to year and category of business. The distribution volume of leaflets has been decreased every year. On 2017, it is estimated to have decreased by 46% compared to 2013 and will continue to decrease in the future. Distribution of large size leaflets has been decreasing every year. The leaflets that are widely distributed are A4 and A8 sizes. The major distribution period of leaflets was the second quarter (April-June), where consumption and activity are active. The amount of leaflets has been decreasing year by year. Large stores, and the business of electronics, education, and clothing showed a high consumption tendency of leaflets. The industry of food and beverage showed the slight decrease on the consumption of leaflets, and the construction, automobiles and other leaflets were distributed constantly every year. There may be various reasons on the decrease of leaflets. They include the development of information technology and other public relations media replacing the role of leaflets, the change of advertisement methods, or the business situation getting worse.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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