MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391127467 · doi:10.61091/jcmcc118-06

Design of Brand Culture Mental Model Based on Human-Computer Interaction in Artistic Visual Expression

2023· article· en· W4391127467 sur OpenAlexvenueno aff
Heyao Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Media and Visual Art
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpression (computer science)Mental modelMental imageHuman–computer interactionMathematicsAdvertisingAestheticsComputer scienceMultimediaArtComputer graphics (images)PsychologyBusinessCognitive scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, people look at a brand not only to see the value of the brand itself, but to understand the cultural value conveyed behind the brand and experience the connotation of the brand culture. Human-computer interaction technology has also gained more application space with the development of the times. Therefore, a psychological model of brand culture based on human-computer interaction was designed in this paper, and a survey of related content was conducted. In terms of user satisfaction survey, it was concluded that the use of the brand culture mental model based on human-computer interaction technology could greatly improve users’ satisfaction with brand culture and make more people love brand culture; in terms of user participation survey, it was concluded that the brand culture mental model designed based on human-computer interaction technology could achieve better profit results at 21:00 on Sunday. Finally, a survey of user stickiness was carried out, and the test results showed that the brand culture mental model based on human-computer interaction technology established the stickiness between users and brands.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Explorer davantage

Même revueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial ComputingMême sujetDigital Media and Visual ArtTravaux en français237 207