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Enregistrement W3201833414 · doi:10.3727/152599521x16106577965224

Social Media Reactions to Festival Cancellation Announcements

2021· article· en· W3201833414 sur OpenAlexaff
Driselda Patricia Sánchez Aguirre, Christine M. Van Winkle

Notice bibliographique

RevueEvent Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReputationBlameShameSadnessPerceptionPsychologySocial mediaAdvertisingSocial psychologySociologyComputer scienceBusinessAngerWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are many reasons organizations cancel a festival. Regardless of the rationale, the organization's reputation can be preserved by communicating this crucial message in an appropriate way and by understanding people's perception of a cancellation announcement. The purpose of this research is to find out how festival administrators communicate a festival cancellation on social media and how the attendees, who will ultimately determine the success or failure of a festival, react to this message. Between January–June 2018, we collected 47 festival cancellation messages on Facebook and the 8,886 replies to these messages. We undertook a content analysis of both the cancellation message and the comments on the Facebook cancellation post. We found that most of the organizers used a primary response strategy, characterized by accepting blame to communicate the cancellation of the festival. This kind of response has a significant positive association with the comments characterized by building relationships. The sentiments in the cancellation posts were mainly shame and sadness and the comments on these posts were most often negative with sad and disgusted sentiments. Findings were somewhat consistent with past research and recommendations provide insight for further theoretical development.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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