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Enregistrement W4402725917 · doi:10.47909/978-9916-9974-5-1.101

Virtual communities and the challenge of connecting with audiences

2024· book-chapter· en· W4402725917 sur OpenAlexaff
Leslie Diaz Monserrat, Liena María Nieves Portal

Notice bibliographique

RevueAdvanced notes in information science · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb and Library Services
Établissements canadiensVanguard College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyWorld Wide WebComputer scienceVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first communication studies were born flawed by the obsession to control the behavior of audiences. However, as the North American school of communication consolidated, they understood that there were social components that influenced the response of broadcasters and that the media could exert an overall influence with the rest of the social institutions. The media of the 20th century, designed for mass communication, could not fulfill the dreams of a hypodermic theory that ensured that every member of the audience was “attacked” by the media message. Digital social networks have come to revolutionize every aspect of modern society. Now, the messages arrive in a personalized way to each subject of communication, and artificial intelligence dominates the production of content. This paper proposes a review from the classical theory of networks to the particularities of digital social networks. In addition, it approaches the virtual community as a way to create niches of resistance in the cultural struggle, through the segmentation of audiences that allows to achieve a connection between audiences and the posts published by the media, in this specific case, the newspaper Vanguardia.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,008
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
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