Notice bibliographique
Résumé
Marshall McLuhan, a famous Canadian communication scientist, has proposed a far-reaching view of media: media and information.Emphasizing that the media itself is the truly meaningful information, the basic driving force for social development, and the symbol to distinguish between different social forms.With the advent of the Internet era and the development of modern science and technology, people fragmented reading habits, short video as different from text, pictures, audio of a new media form, has become the audience, an important means, is gradually transformed into people's daily life, by the academic and industry, so myopic, frequency news as a new product under the background of the mobile Internet era, the research, has a strong practical significance and theoretical value.Most of the existing research on micro-documentaries focuses on the innovative exploration and narrative strategies in the era of financial media.This paper takes the fourth season of Momstant China as the analysis object, and adopts the sample analysis method and the literature research method to explore how micro-documentaries reflect on the form of the creation or the content of the audience, so as to help the creators achieve the best communication effect in the following works.It introduced the relevant concepts and meanings of the survival analysis method, and uses the hazard rate function, cumulative distribution function, survival function, and cumulative hazard rate function to describe the concept of survival time.Secondly, the application of survival analysis method in various industries at home and abroad is reviewed.Through the review of domestic and foreign applications, it is found that although the survival analysis method was first only applied in the medical field, it has been widely used by more and more scholars in other fields due to its advantages in processing the censored data.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».