Multimodal Discourse of Corporate Public Service Advertisements: A Case Study of China UnionPay’s “The Fairy Tale of Poetry”
Notice bibliographique
Résumé
Multimodal discourse is a crucial method for presenting information in a comprehensive and impactful manner. Public service advertisements, in particular, employ multimodal discourse to convey distinct economic and social significance. This study examines the qualities and effectiveness of corporate public service discourse by analyzing China UnionPay’s public service advertisement “The Fairy Tale of Poetry”. The video is initially annotated using Elan. The video discourse analysis has three components: ideational meaning, interpersonal meaning, and textual meaning, which are all derived from Visual Grammar. The study of text conversation is thereafter conducted via LancsBox and Wordless. Several suggestions are put up to enhance the communication effectiveness of public service advertisements: Regarding video discourse, it proposes developing a strong connection between color, focus, and content. This may be achieved by employing visual storytelling strategies, such as altering backdrops, employing complete and metonymic representation, employing a chronological narrative, and integrating texts and pictures. Within the realm of verbal communication, the deliberate selection of sentence length and structure, together with the frequent use of significant words and the incorporation of a dialect, work together to highlight the significance of core ideas and evoke emotional resonance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».