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Enregistrement W4365519750 · doi:10.54254/2753-7064/2/2022433

Personality and Film Genre Preferences: An Analysis Based on the Big Five Model

2023· article· en· W4365519750 sur OpenAlexaff
Jiexi Yang

Notice bibliographique

RevueCommunications in Humanities Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedia Influence and Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConscientiousnessOpenness to experienceAgreeablenessBig Five personality traitsExtraversion and introversionPsychologyPersonalityBig Five personality traits and cultureHierarchical structure of the Big FiveFilm genreAlternative five model of personalitySocial psychologyAffect (linguistics)EntertainmentPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies have investigated the factors that affect entertainment preferences, including what we listen to, watch, and read. Only a few studies focused on the film genres and current findings are still insufficient. To explore the relationship between personality and film genre preferences, this study uses the self-reported questionnaire to collect data and test the correlations between the two variables. The personality traits are analyzed based on the Big Five Model, which consisted of Extraversion, Conscientiousness, Agreeableness, Emotional Stability, and Openness to Experiences. The results indicate 1) there are positive correlations between the Big Five personality traits and film genre preferences, 2) the incorporation of Conscientiousness and Openness to Experiences could predict the film genre preferences, 3) the gender differences should be considered in the analysis of personality and film genre preferences as well.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,713
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,233 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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