MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3210937173 · doi:10.22148/001c.29802

Audiobook Stylistics: Comparing print and audio in the bestselling segment

2021· article· en· W3210937173 sur OpenAlexvenueno aff
Karl Berglund, Mats Dahllöf

Notice bibliographique

RevueJournal of Cultural Analytics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAuthorship Attribution and Profiling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStylisticsDepictionFocus (optics)Point (geometry)Style (visual arts)Set (abstract data type)Plot (graphics)Computer scienceAdvertisingArtLiteratureMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper explores differences between bestsellers in print and the most popular audiobooks in a subscription-based streaming service for books ('beststreamers') by means of computational stylistics. The point of departure is the complete set of print bestsellers and digital audiobook beststreamers for the Swedish book market 2015–2019, in total 172 novels. We probed 34 linguistic measures to track differences between subsets at the stylistic level. The results indicate that there are pronounced differences between the formats. Print bestsellers are longer, syntactically more complex and varied, and seem to focus more on depiction. Beststreaming audiobooks, by contrast, are shorter, more straightforwardly written, and appear to highlight plot and dialogue. The results are replicated when the comparison is restricted to crime fiction, the most prominent genre in the commercial top segment. Given these results, it is argued that it is possible to discern a particular audiobook style as one factor affecting book consumption in digital formats, and conversely that the printed format is associated with other stylistic preferences.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,306
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 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Cultural AnalyticsMême sujetAuthorship Attribution and ProfilingTravaux en français237 207