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Enregistrement W7132534285

Bilibili: From Niche to Mainstream?

2021· other· W7132534285 sur OpenAlexaff
Yu 张宇, 薛文婷

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2021
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNicheEctothermContext (archaeology)Population
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

本案例描述了哔哩哔哩(又称“B站”)如何在强敌环伺的在线娱乐产业成功突围并取得蓬勃发展。中国人口红利犹存,在线娱乐产业(包括视频、手机游戏和直播)继续呈现规模大、速度快的发展态势。玛丽·米克尔发布的《2019年互联网趋势报告》显示,2018年,中国移动互联网用户数量达到了8.17亿人,同比上涨9%,移动数据使用量同比增长189%,高于2017年的162%的增幅。[ https://www.bondcap.com/report/itr19/] 出生于90年代末-20世纪初的“Z世代”已然成为数字时代的消费主力军。这些数字原住民便是B站瞄准的主要客户群。为捕获年轻人的芳心,B站开发并定制了一系列特色服务。对比爱奇艺(百度旗下)、腾讯视频(腾讯旗下)和优酷(阿里巴巴旗下)等视频和流媒体服务头部平台,B站凭借独有的注册答题考试和弹幕文化,以及对其特有生态系统的持续管理【尤其是内容创作者(UP主)激励方案)】,成功建立起一个极具黏性的在线社区。 然而,B站的高歌猛进有可能因为收入来源不稳定等风险遭遇“急刹车”。除这些风险外,B站最大的挑战仍然源自其对核心竞争力的认知及把控:是坚守做小众社区的初心,拒绝铺天盖地的广告;还是增加更多主流内容,以吸纳更多的用户、投资者和广告主?

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,043

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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,236 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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