The power of stories for impression management: evidence from a city cultural digital storytelling initiative
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This research responds to a growing interest among cultural organizations regarding how to use emerging digital technologies in the communication of cultural content. The need to investigate various aspects of digital transformation for cultural organizations has been heightened during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. This paper explores how city cultural organizations can utilize digital stories for impression management to enhance public perceptions of a city. The aim of this study is to understand how end-users are affected by a city cultural digital storytelling information system and the benefits of using such a system. Design/methodology/approach An interpretive case study was conducted on a digital storytelling initiative carried out by three cultural organizations in a medium-sized city in Canada. Data collection included 95 interviews with the general public, questionnaires and the gathering of documents. Findings Findings suggest that digital storytelling can be a viable tool to share city cultural heritage information and positively affect end-user perceptions of a city. The overall outcome of creating/maintaining a positive favorable impression is shaped through a layered experience of benefits by users. Through digital stories, users are first personally engaged and informed about a city's cultural heritage, and then they are influenced and inspired positively toward the city. Further, factors, such as leisure learning, cultural heritage information and cultural organizations, situate this context of use. Originality/value The study sheds light on how the art of storytelling in the digital age can serve as a powerful tool for conveying information effectively and influencing public perceptions. This paper provides a context-specific model to understand the use of digital storytelling by city cultural organizations for the purpose of impression management. Theoretical insights and practical recommendations are provided to explore the utilization of digital storytelling for raising interest and awareness in a city and managing public perceptions.
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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 | 0,024 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».