Corpus-Based Word Usage in Social Media Marketing and E-Commerce: Developing Word Lists and a Proposedly Designed Teaching
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to explore the frequently used words in 41 research articles and 12 related books from 2000 to 2024 in the context of social media marketing and e-commerce, focusing on general words, academic words, and specialized words. The investigation also leads to an in-depth examination of collocation words using Antconc software's N-gram feature. Then, the collected words were grouped for designing the proposed design for teaching English for students majoring in social media marketing and e-commerce. In addition, grammatical usage was analyzed to provide a comprehensive picture of frequently used grammatical structure for supporting the effectiveness of a proposedly designed teaching. The investigation focuses on a large dataset of 1,675,230 tokens and 39,931 types, with keyword tokens numbering 818,111 and keyword types numbering 1,791. The vocabulary distribution contains 21.36% K1 words, 7.89% K2 words, and 18.27% from the Academic Word List (AWL), with off-word lists accounting for 52.48%. Key findings emphasize the importance of terms such as social media marketing, e-commerce, and marketing strategies, indicating the key role of social platforms and digital media in contemporary advertising practices. Furthermore, the examination of n-grams and academic vocabulary emphasizes the value of data-driven strategies, technological innovation, and consumer behavior observations. Specialized vocabulary highlights developing trends and innovations in this industry. The findings also enhance the understanding of the growing language of social media and e-commerce marketing, providing insights into current industry trends and terminology. This analysis provides the foundation for developing targeted educational instruments and methods to improve communication and effectiveness in digital marketing environments.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».