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Enregistrement W4389992709 · doi:10.35603/sws.iscah.2023/s15.13

GENDERED COMMUNICATION AND MANIPULATION: A COMPARATIVE ANALYSIS OF FEMALE SPEECH IN THE ADVERTISING INDUSTRY

2023· article· en· W4389992709 sur OpenAlexaboutno aff
Elena N. Malyuga, Anna A. Khaperstkova

Notice bibliographique

RevueSWS International Scientific Conference on Arts and Humanities · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia, Gender, and Advertising
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppealNarrativeQualitative analysisAppeal to emotionAdvertisingQualitative researchPsychologyContent analysisPublic relationsSociologyLinguisticsPolitical scienceBusinessSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to identify and assess the manipulative potential of language used in corporate culture through an analysis of female employees' speech in Canadian and British advertising agencies. By addressing this research gap, the study seeks to answer the question of how gender influences the use of manipulative strategies in advertising. To investigate this question, the study employs a comparative research design, complemented by a qualitative analysis of the findings. The research material includes business speeches, presentations, interviews, and articles featuring narratives produced by female respondents working in Canadian and British advertising agencies. The findings suggest that women use emotional and persuasive language to appeal to clients and create a positive attitude towards advertised products. Study results outline specific linguistic differences between Canadian and British female advertising professionals in terms of their use of manipulative language strategies.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,926

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 Opus0,314
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,094 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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