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Enregistrement W4316115789 · doi:10.25136/2409-8698.2022.12.39445

Emotivity Category as a Means of Popularizing the Political Propaganda Video of the Communist Party of China (CPC)

2022· article· en· W4316115789 sur OpenAlexfundno aff
Yunping Zhu

Notice bibliographique

RevueLitera · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSociopolitical Dynamics in Russia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterMcGill UniversityNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPersonalizationPoliticsCommunismEmotiveProsperityObject (grammar)ChinaPsychologyPoint (geometry)Social psychologySociologyPolitical scienceComputer scienceLawArtificial intelligenceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to identify the role of the emotional categories in the implementation of political propaganda and the formation of public opinion. The subject of the paper is the peculiarities of the characteristics of the emotional category, the object is the Russian version of political propaganda video "Communist Party of China". The paper adopts descriptive, contextual, and emotive analysis methods. The video is a human-centred text, in which the personalization phenomena are the sources of the emotional category: the personalization in this video (CPC acts as one character) allows us to form a positive, attractive image of the CPC. The verbal (lexical, syntactic means) and non-verbal emotional components of the video (soundtrack, video sequence, color scheme) are identified, the interaction of which contributes to the emergence of a positive emotional impact exerted by the video on the recipient, and the formation of a positive image of the CPC as a great party leading the country to prosperity, which should leave a positive impression on the recipient. In conclusion, we state that emotional categories play a major role in creating emotional impressions, which is closely related to the technique of personalization. The point of innovation of the paper is emphasized the role of this personalized method in popularizing political propaganda.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,966

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 technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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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