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Enregistrement W4413911579 · doi:10.32920/ifmj.v5i1-2.2446

Exploring Resonances in Audio Media

2025· article· en· W4413911579 sur OpenAlexvenueno aff
Sven Yan

Notice bibliographique

RevueInteractive Film and Media Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines On the Record, China’s first podcast devoted to uncovering the truths behind famous murder cases, through the lens of critical discourse analysis. As audio media experiences a resurgence in popularity (Newman, 2024), this study highlights the podcast’s unique strategies for fostering resonance with its audience, situating it within the broader context of evolving media landscapes. Employing Norman Fairclough’s (1992, 2013) critical discourse analysis framework, this research focuses on three dimensions of On the Record’s discourse practices. The first dimension explores the textual features of the podcast, including vocabulary, tone, style, and rhetorical strategies. These elements are key to understanding how On the Record crafts its narratives to evoke emotional and intellectual engagement. The second dimension investigates the institutional processes that shape the podcast’s production, such as editorial decisions, resource allocation, and constraints posed by China’s media environment. Finally, the discourse process is analyzed to reveal how the podcast constructs meaning and appeals to listeners by balancing sensationalism with investigative rigor. The podcast’s ability to resonate with audiences is closely tied to its use of audio as a storytelling medium. Unlike traditional visual or written media, audio fosters an intimate, immersive experience, enabling listeners to connect deeply with the narratives. On the Record effectively leverages this affordance by weaving together detailed storytelling, personal reflections, and soundscapes that heighten the emotional impact. This approach not only captivates its audience but also challenges conventional news media by prioritizing depth over brevity, offering a slower, more reflective engagement with complex issues in our society. This study also addresses the socio-cultural significance of On the Record. As part of China’s burgeoning podcasting landscape, the podcast represents a shift in how media audiences seek and engage with narratives in a digital, post-truth era. By analyzing its revival and sustained relevance, the research uncovers how On the Record navigates the tensions between commercial viability and public interest journalism. The findings demonstrate how the podcast constructs resonance through shared cultural memory, collective trauma, and the exploration of moral and ethical dilemmas, fostering a sense of solidarity and introspection among listeners. In the context of interactive media, this paper contributes to understanding the transformative role of audio media in shaping audience experiences. It argues that On the Record not only tells stories but also cultivates a space for emotional and intellectual resonance that transcends the boundaries of traditional journalism. By doing so, it underscores the potential of audio media to build meaningful connections, foster resilience, and inspire collective reflection in an increasingly fragmented media landscape. This study provides a nuanced perspective on the evolving role of audio media as a powerful tool for storytelling and engagement, offering valuable insights into how podcasts like On the Record resonate with audiences and create lasting cultural impacts.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2025
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