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Enregistrement W4392461234 · doi:10.23856/6104

SUCCESSFUL CASES OF BRANDING THROUGH GRAPHIC DESIGN: ANALYSIS OF SPECIFIC CASES WHERE GRAPHIC DESIGN INFLUENCED BRAND SUCCESS

2024· article· en· W4392461234 sur OpenAlexaff
Diana Buryk, Iryna Holubets

Notice bibliographique

RevuePolonia University Scientific Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Media and Visual Art
Établissements canadiensCentennial College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraphic designCommunication designPerceptionLogos Bible SoftwareBrand managementObject (grammar)MarketingComputer scienceDesign elements and principlesAdvertisingVisual communicationBusinessPsychologySoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decade, graphic design has become a pivotal element in the formation and management of brands. Its influence on consumer perception is gaining increasing significance in saturated markets and growing competition. The research problem revolves around the necessity for a thorough analysis of specific cases where graphic design emerged as a key factor in achieving success for brands. The aim of this study is to explore the impact of graphic design on the success of brands through specific cases, analyzing elements that led to positive changes in consumer perception. The object of the study encompasses brands from various market segments, where graphic design played a decisive role in achieving a high level of recognition and success. The subject of the research includes specific elements of graphic design, such as logos, packaging, and visual components, which have influenced the creation of a strong brand image. To attain the objectives, qualitative and quantitative research methods were employed, including consumer surveys, interviews with designers and brand representatives, as well as an analysis of visual elements in graphic design. The findings of the research underscore the importance of graphic design in shaping successful 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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