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Enregistrement W4399398267 · doi:10.1386/jfs_00089_1

Fandom identification and in-person activities as mediators of the association between cosplay and psychological well-being

2024· article· en· W4399398267 sur OpenAlexaff
Connor Emont Leshner, Stephen Reysen, Courtney N. Plante, Sharon E. Roberts, Kathleen C. Gerbasi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Fandom Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia, Gender, and Advertising
Établissements canadiensUniversity of WaterlooBishop's UniversityTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFandomAssociation (psychology)Identification (biology)PsychologyPsychological well-beingSocial psychologyPsychoanalysisClinical psychologySociologyPsychotherapistMedia studiesBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cosplay, a portmanteau of the words ‘costume’ and ‘roleplay’, involves fans dressing up and acting out fictional characters, usually at fan-themed events. Previous research on cosplay and well-being has found that people who cosplay, compared to non-cosplaying anime fans, experience more positive well-being, in part because they are more likely to disclose their fan interests to others rather than hiding it. In the present study we expand upon prior research by testing whether fandom identification and attending events mediate the association between cosplaying (i.e. a sample of cosplayers vs. non-cosplaying anime fans) and well-being. The results provide evidence for a serial mediation model consistent with our predictions and with prior findings. We discuss implications for measuring well-being in fan communities, including both cosplayers and non-cosplaying fans, as well as the potential benefits of in-person contact with members of one’s fandom.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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