Shaping and Sharing Imagination
Notice bibliographique
Résumé
Changes in business and social environments have led society towards a complex landscape in which the relationship between mainstream media and participatory culture is completely changed, with a consequential blurring of boundaries between public and virtual space. As audience media habits are changing, a digital vision of reality is rising and engagement practices are evolving. As a consequence, there is the need for a new design methodology based on different skills working together. It is then necessary to adopt a disruptive approach to overcome the contemporary complexity, assuming storytelling activities, narrative practice and relationships among people as driving forces for innovation. The cases of Imagine Milan (2009-2012) and Plug Social TV (2013-ongoing), in which we tested listening and expressive tools, and communication strategies in order to activate a dialogue among communities. On the one hand, there is the aim of experiencing audiovisual languages through different narrative formats. On the other hand, we explored the use of stories in a collaborative process, spreading the narrative worlds across different channels. The aim of this paper is to describe our design approach, merging together tools and skills from different areas: communication design strategies as participative methods are linked to codesign actions; branding strategies, coming from the advertising field, as tools for identity development; audiovisual language considered as a cultural interface for listening to reality; transmedia practice as a cultural paradigm able to involve the audience into meaning-making processes; ultimately, social media advocacy is used to build relationships between virtual and real communities.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».