MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4233746754 · doi:10.32920/ryerson.14654634.v1

The use of visual icons and signs: investigating the punctuation of text by emoticons and communication clarity in online professional communication environments

2021· preprint· en· W4233746754 sur OpenAlexaboutno aff
Georgia Marie Metcalfe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Communication and Language
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPunctuationCLARITYSentenceComputer-mediated communicationThe InternetMeaning (existential)Agency (philosophy)Professional communicationPlain languagePsychologyComputer scienceSociologyWorld Wide WebLinguisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computer mediated communication (CMC) is becoming increasingly prevalent and relied upon as the Internet facilitates the rapid growth of global networks and expands communication boarders. Today, many individuals rely on CMC for professional purposes, such as connecting long distance with co-workers to collaborate and advance workplace tasks. These individuals often rely on professional online collaborative programs that allow them to connect with colleagues across cities, provinces, and around the world. Relying on CMC for the transmittal of important electronic messages places it at the forefront for understanding how technical communication devices and networks function. This also requires an understanding of how ambiguity with online conversations can be decreased through the use of the Internet. However, what professional collaborative programs currently lack is a singular professional software that integrates both collaborative on-screen practices and online chatting capabilities with visual icons; or professional emoticons. The following research aims to investigate the communicative value of emoticons within a structured sentence via a study involving professional communication graduate students from Ryerson University and senior marketing communication professionals from a marketing agency in Toronto, Canada. Using concepts from critical visual methodology and a theoretical framework of visual semiotics, emoticons will be examined to see whether or not these pictorial symbols act in a similar fashion to punctuation symbols within a given sentence structure. The goal of this research was to investigate the use and meaning derived from emoticons in relation to grammatical punctuation for sentence structures in online communication environments. Specific emoticons were selected and used to measure participants‘ interpretation of each symbol within the particular context of a given sentence.

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)0,020
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetDigital Communication and LanguageTravaux en français237 207