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Enregistrement W4320505340 · doi:10.2991/978-2-494069-05-3_25

The Research on the Influence of Transnational Relations in Video Social Media Upon Chinese Young Audiences’ Understanding of Multiculturalism

2022· book-chapter· en· W4320505340 sur OpenAlexaff
Qingyuan Ji

Notice bibliographique

RevueProceedings of the 2022 International Conference on Science Education and Art Appreciation (SEAA 2022) · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Culture and Media Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulticulturalismSociologyAdvertisingMedia studiesGender studiesPsychologyPedagogyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study discusses how the theme of transnational marriage in video social media influences young Chinese audiences' understanding of the concept of multiculturalism in the process of globalization and the rapid development of the Internet.To answer this question, this study adopts the method of thematic analysis.This study chose Bilibili, a very influential video software in China, as the platform, and selected four vloggers with the theme of transnational marriage, watched their videos and analyzed and classified their comments in the comment section.This study studies the audience's views on transnational marriage from two aspects of media and audience.Studies have shown that the gender of the audience, the gender of the media and the type of video all influence the audience's understanding of transnational marriage and multiculturalism.Videos on transnational marriage can not only deepen the audience's understanding and identification with other cultures, but also deepen the national pride and identity of their own culture.As an indispensable part in the process of globalization, multiculturalism has a significant impact on the construction of human society and the progress of thought.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,274 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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