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Enregistrement W4297538316 · doi:10.5539/ijms.v14n2p93

A Cross-Cultural Comparison of Character Presence in Advergames and Its Impact on Brand Outcomes

2022· article· en· W4297538316 sur OpenAlexvenueno aff
Alaa Hanbazazah, Carlton Reeve

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Marketing Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedia Influence and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCharacter (mathematics)Affect (linguistics)Descriptive statisticsAdvertisingMarketingEthnic groupSample (material)BusinessStatisticsSociologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to investigate the cross-cultural impact of character presence in advertising games on brand outcomes. The study was quantitative in nature and selected 500 participants through snow-ball sampling technique. The participants were Saudis and Malaysians. A questionnaire was created to collect data from the survey sample. The data collected was then analyzed using the Social Sciences Statistics Package version 23.0 (SPSS). Descriptive statistical analysis using standard deviation, mean, and frequencies were applied. Pearson Correlation was applied to identify the relation among the variables.The study found no significant correlation between brand outcome and character presence in advergaming where a significant correlation was found in culture and character presence in advergames.The study concluded that humanoid characters in advergames should be operated attentively because interesting or engaging game charcaters affect the player’s attitude in a different way depending upon the classification of the brand and its target market’s ethnic traditions and history.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,368 · 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 tête enseignante, 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
Publié2022
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