A Corpus-Assisted Analysis of Conceptual Metaphors in K-Beauty Metaphoric Advertising
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, the Conceptual Metaphor theory has attracted scholarly and practitioner attention in the construction of metaphoric advertising, which is driven by the claim that abstract concepts intended to be delivered are better communicated through a conceptual metaphor (Reddy 1979). Metaphoric advertising is a communicative mechanism that sends out intended messages while also provoking positive emotions and triggering attention from the recipient. In order to augment prior findings, this article aims to provide the metaphorical account of a conceptual mechanism delineated in K-Beauty metaphoric advertising by classifying their sub-types into structural, orientational, and ontological metaphors. To that end, this study compiled the K-Beauty metaphoric advertising corpora, which held over four thousand tokens of slogans and taglines extracted from beauty product advertisements generated in translated English, thus aiming to discuss primary instances of metaphorical mappings and conceptualizations, as well as their persuasive functions. Overall, the results evidenced that structural metaphors outperformed the other two sub-types, typifying systematic qualities and rich source domains. Of all the conceptual metaphor sub-categories, it was observable that the ENTITY and SUBSTANCE metaphors, which are a sub-type of ontological metaphors, were the most robust, signifying that ontological metaphors may adopt an imaging mechanism to transfer metaphorical mappings from a source domain to a target domain. The findings argue that particular metaphor choices in metaphoric advertising are closely linked to a cognitive mechanism triggered by cultural awareness pertaining to persuasion and promotion. Based on the current findings, implications and future research directions will also be discussed.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».