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Enregistrement W7135621216

Comparison of effectiveness of advertising expenses during broadcasts of main hockey events

2017· dissertation· cs· W7135621216 sur OpenAlexaboutno aff
Natálie Kozlová

Notice bibliographique

RevueDigital Repository (National Repository of Grey Literature) · 2017
Typedissertation
Languecs
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, Psychology, and Social Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChampionshipCzechEvent (particle physics)World championshipTelevision advertisingBasketballBroadcasting (networking)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Title: Comparison of effectiveness of advertising expenses during broadcasts of main hockey events Objectives: The main goal of this dissertation is to compare the amount of money invested into the commercial advertisement during sport broadcasts at the ČT sport channel with viewer ratings. The used metric is a coefficient computed as a ratio between the viewer rating of the particular broadcast and the corresponding advertisement cost, normalized using Cost per Thousand method. Another goal to find out how much TV viewers are able to associate a hockey event with the name of advertiser is by the questionnaire. The final goal is to evaluate the type of event which is the most convenient for the advertiser from the point of view of the advertising price, viewer ratings and memorizing the viewer. Methods: Analysis of the secondary data provided by Czech Television and internet portal Mediaguru. Emphasis on utilization of internal secondary data for the evaluation of the efficiency of advertising investments into the chosen hockey events. Four chosen hockey broadcasts are Winter Olympic Games 2014 in Soci 2014, World Championship 2015 in Czech republic, World Cup 2016 in Toronto and World Championship 2017 in Paris and Cologne. The effectiveness is evaluated by method Cost per Thousand which gives the...

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,387 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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