"Pour boire il faut vendre" : la communication des brasseries sur les réseaux sociaux. Analyse de contenu et en reÌception des publications Facebook de deux marques de bieÌre en 2014
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
Ce meÌmoire cherche aÌ savoir comment communiquent les brasseries sur les reÌseaux sociaux aÌ lâheure du Web 2.0. LâarriveÌe de ce nouveau contexte interconnecteÌ chamboule les pratiques de communication traditionnelles des entreprises. Les brasseries ne sont par ailleurs pas novices en termes de communication, de publiciteÌ et de marketing et jouissent dâune grande expeÌrience en la matieÌre. Elles ont lâhabitude de communiquer certains messages, valeurs ou theÌmatiques lors de leurs communications audio-scripto-visuelles aÌ savoir la mise en avant de la convivialiteÌ, de la masculiniteÌ, du sport et du pays de production de leur breuvage. LâhypotheÌse que deÌfend ce travail est que ces meÌmes valeurs sont transposeÌes aux communications effectueÌes par les brasseries sur les reÌseaux sociaux. Afin de confirmer cette hypotheÌse, ce meÌmoire met en Åuvre une analyse de contenu et de reÌception dâun corpus de publications effectueÌes sur le reÌseau social Facebook lors des trois premiers mois de lâanneÌe 2014 par deux marques de bieÌre importantes dans leur pays respectif : la Jupiler pour la Belgique et la Molson Canadian pour le Canada. Au terme de cette recherche, nous confirmons lâhypotheÌse de deÌpart en concluant que les deux marques eÌtudieÌes font appel aux meÌmes theÌmatiques que dans leur communication plus traditionnelle durant notre peÌriode dâeÌtude. De plus, nous concluons que ces theÌmes semblent efficaces au vu de la reprise qui en est faite dans les commentaires des « fans » des pages eÌtudieÌes.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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