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Enregistrement W7011101114

Les réponses psychophysiologiques des électeurs à l'égard du ton émotionnel des publicités électorales audiovisuelles canadiennes

2019· other· fr· W7011101114 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultural environmentGrandiosityPerspective (graphical)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Durant les dernières décennies, un courant important d’études s’est développé autour des effets de la publicité électorale, spécialement sur les attitudes et le comportement de vote, s’appuyant principalement sur des données d’enquête. Cependant, peu de travaux ont été menés sous une perspective communicationnelle explorant les effets immédiats des publicités politiques, outre ceux aux États-Unis. Cette étude explore comment 15 publicités électorales audiovisuelles canadiennes variant en fonction de l’intensité de leur ton émotionnel influencent les réponses psychophysiologiques des électeurs envers le message. Au total, 60 participants ont pris part à des séances durant lesquelles la fréquence cardiaque et la conductivité de la peau ont été captées. Les niveaux de plaisir et de déplaisir ressenti à l’égard de ces publicités, les réponses cognitives et la mémorisation des publicités ont été mesurés pour mieux comprendre les étapes du processus de traitement de l’information comme l’encodage, le stockage et la récupération. Le modèle de la capacité limitée à traiter l’information médiatique de Annie Lang (2000, 2013) a été mis à profit. Les résultats ont mis en évidence un effet positif des publicités électorales coactives sur le niveau d’attention des électeurs, lesquelles ont généré des réponses légèrement défavorables envers le parti annonceur. Les résultats ont aussi mis en lumière l’influence négative des publicités déplaisantes, puisque les réponses cognitives reliées étaient défavorables, confirmant l’effet boomerang (pervers) des publicités négatives.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2019
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