The use of visual icons and signs: investigating the punctuation of text by emoticons and communication clarity in online professional communication environments
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».