Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the study is to consider memes as a component of media reality in scientific discourse and to find out the prospects of memo-creativity in the Ukrainian media space. Research methodology. The basis of the study is systematization, analysis and synthesis, interpretation methods. Results. Based on the analysis of the scientific literature, the autors characterize the meme as a visual image of media reality and communication unit are highlighted. The functions of memes and perspectives of memoir creation as a form of interaction with the audience are singled out and substantiated. Journalistic materials today are not limited of traditional forms, journalists use this type of media texts as a news meme. The form of memes allows you to briefly and accurately describe the phenomenon, fact, event, such visual images are involved in the formation of media reality. The authors analyzed such media projects as «Toronto Television» and «Novinach» is considered, each of which forms the agenda of the Ukrainian media space and creates a public resonance of facts. The components of meme success that contribute to its greatest popularity are highlighted. The existence of a meme is possible only with the participation of users who distribute it, comment on it, and its task is to provoke a reaction, to encourage the audience to interact. Practical significance. The results of the research can be used in the process of studying courses on communication, formation of media reality in the specialties «Journalism», «Advertising and Public Relations», «Information Business», as well as media practitioners in matters of interaction with the audience. Key words: meme, media reality, memoir, social network community, anti-discrimination practices, news, internet communication, media meme, digital media, visual image.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,013 |
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 ».