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Enregistrement W4376144073 · doi:10.54097/ehss.v13i.8179

Analysis on the Causes and Effects of News Entertainment Phenomenon

2023· article· en· W4376144073 sur OpenAlexaff
Haojia Gao

Notice bibliographique

RevueJournal of Education Humanities and Social Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Culture and Media Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntertainmentPhenomenonIntrospectionAdvertisingCommercialismObject (grammar)Order (exchange)BusinessSocial mediaPolitical scienceInternet privacyComputer sciencePsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the development of a fast-paced society, high pressure originating from work and study has shown great influence on people’s daily life. In order to alleviate the high pressure, people start to find more entertainment. This trend led to changes in news content and its form. Under the development of a socialist market economy, media has to compete with each other, satisfying the entertainment requirement of the public, at the same time spreading news. Finally, they can win their market share under hyper-commercialism. From the lens of spread, the phenomenon of pan-entertainment news will be researched. In this paper, Weibo, one of the largest social media platforms, serves as the main research object. An analysis of trending topics on Weibo will be carried out to see how pan-entertainment news spreads and its influence. In addition to that, the reason why pan-entertainment appeared will be discussed. After the analysis of Weibo trending topics, it can be noticed that the public prefer to trust celebrities’ words rather than authority words. From introspection of media and target audience, a correct guide can be achieved, which can make a contribution to the positive development of entertainment news.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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