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Enregistrement W4239612183 · doi:10.1093/oxfordhb/9780190691240.013.46

Introduction

2021· book-chapter· en· W4239612183 sur OpenAlexaff
Siu-Lan Tan, Ron Rodman, James Deaville

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthosMeaning (existential)Section (typography)AdvertisingSociologyPsychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the introductory chapter, the editors for The Oxford Handbook of Music and Advertising provide the foundation for the three main sections of the volume, in accordance with three stages of communicating the advertising message established by Wharton (2015): “Production,” “Text,” and “Reception.” The discussion of “Production” considers the contexts for the creation of audiovisual advertising, first as studied in the scholarly literature, and then according to practices and producers. Also under examination is the cultural work music performs for advertising, with special emphasis on branding. The section on “Text” focuses on the various forms and functions of music in advertising media. Text analysis in multimedia formats include discussions of how music combines with visual images and speech to convey an emotion, meaning, or ethos to an ad. Also under discussion in this part of the chapter is how music functions in commercials, both as foregrounded text and as background. Finally, the section addressing “Reception” discusses specific challenges facing researchers undertaking empirical studies on music and advertising, explores the psychological underpinnings of theory and research in this area, and points to the opportunity for more cross-fertilization of ideas between fields and greater interdisciplinary collaboration.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5180,333

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,179 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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