Emotivity Category as a Means of Popularizing the Political Propaganda Video of the Communist Party of China (CPC)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».