Perception of non-binary social media users towards authentic non-binary social media influencers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores an authentic way for brands to connect with the non-binary community, an understudied and underserved audience. With a call for better representation, this study is the first to investigate what role non-binary social media influencers (SMIs) may play in filling this gap. Using Interpretative Phenomenological Analysis, non-binary social media users were interviewed on their perceptions, thoughts, and feelings of non-binary SMIs. Three superordinate themes were discovered: (1) Motivations for following non-binary SMIs, (2) Popularity Factors of non-binary SMIs, and (3) Representation of the community through non-binary SMIs. The findings may be paired with existing literature to provide a basis for future research on influencer marketing to the non-binary community. • This is the first study to examine the marginalized group of non-binary consumers perceptions of non-binary social media influencers. • Interpretative Phenomenological Analysis was used to analyze the lived experiences of 13 non-binary individuals. • The superordinate themes of motivations, popularity and representation were identified, and these were rooted in twelve subordinate themes. • Non-binary social media influencers who acknowledge their intersectionality are the most popular. • The research advances our knowledge of the perceived authenticity of non-binary social medi a influencers an under researched and marginalized group.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle