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Enregistrement W4313295414 · doi:10.54097/ehss.v4i.2735

The Impact of Fan Culture on China’s Film Industry

2022· article· en· W4313295414 sur OpenAlexaff
Qingting Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Education Humanities and Social Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Culture and Media Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFilm industryFandomEntertainment industryEntertainmentPopular cultureChinaAdvertisingFilm studiesMovie theaterSociologyMedia studiesBusinessPolitical scienceVisual artsArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses the impact of fan culture on the Chinese film industry. The continuous advancement of technology has changed the nature of ‘fan’ culture, which is now a daily presence in public life and, both directly and indirectly, exerts influence on the mass entertainment industry. A new, distinctive industry that has emerged from this new culture is fan films, or commercial films oriented toward a specific ‘fandom’ and that seeks to take advantage of a franchise’s cultural capital, reaping the benefits of fan attention. The ‘fan film’ model has even begun to influence the Chinese film industry, with films featuring certain idols gaining automatic support from a large number of fans, regardless of film quality. However, public opinion of these films is often polarised, For the main audiences of commercial and fan films, they will think that these movies that meet their tastes deserve a high rating. But there is also a part of the movie-viewing group that thinks the production and content of these movies are not sophisticated and deep enough to deserve a good rating. To understand this complex phenomenon, a deeper look into fan culture is necessary, specifically its characteristics, impact on the film industry, and how the film industry in turn manipulates fan culture to its benefit. This study will therefore seek to see how movies, stars and fans work together to promote China’s film industry using both sociological and communicative analysis.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,332 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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