Notice bibliographique
Résumé
With the continuous upsurge of virtual and augmented reality, technology is seen precipitously evolving introducing new innovations that would have been formerly unbelievable. One of these innovations is the metaverse, a distinctive and immersive virtual world, a network of 3D virtual environments resided by avatars of actual people that focuses on social connections. This virtual world would continue to evolve and develop based on consumers’ choices and interactions within this space, synchronized with the real world that has no end. The metaverse can be described as an indefinite universe that continues to swell as more and more users are involved, merging reality and virtuality in one. In the field of digital advertising and marketing, advertising agencies and strategists need to keep up with the speed of the latest artificial intelligence developments, with a full understanding of the metaverse and its potential. Keeping in mind the main target audiences, Gen Z and millennials, as they have been already spending time in virtual worlds and participating in a range of metaverse behaviors through virtual games such as Roblox, and other virtual reality technologies. This research aims to explore the potential of advertising within the metaverse universe, the challenges it would face, the virtual strategies that can tie in with the real world, and how brands can forge their own virtual pathways in relation to consumer behavior.
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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,039 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
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 ».