Insights Into Canada’s Digital Media, Branding and Political Image Management
Notice bibliographique
Résumé
Owing to the different architectures of social media platforms as well as information revolution and globalization, digital media, branding and political image management prove to have become of significant value in changing the landscape and essence of traditional political campaigning into one of the most proficient and sophisticated marketing tactics. The study delves into the academic underpinnings of digital (virtual) or e-diplomacy that significantly contributes to the embracing of a nation branding and its manifold implications for any statehood. In the 21st Century, a new institution is emerging with some characteristics similar to the Fourth Estate, but with sufficiently distinctive and important features to warrant its recognition as a new Fifth Estate. Such ‘networks of networks’ enable the networked individuals to move across, undermine and go beyond the boundaries of existing institutions, thereby opening new ways of increasing the accountability of politicians, press, experts and other loci of power and influence. When theorizing on the topics of digital media, branding and political image management, the conclusive arguments indicate that social media indeed pose campaign environments distinct from mass communication arenas. Demonstrating beneficial personality traits and improving name recognition is a campaign to internalize a whole set of platform-specific affordances on social media in order to demonstrate that it represents the ‘state of the art’. This is a valuable insight and it is an important step forward in our understanding of a political image. A concluding remark is a political leader’s or a country’s image making is a very multidimensional process, which involves different political, economic, social, cultural and communication aspects of a country’s development.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».