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Enregistrement W7135769886

Czech Republic PR Professionals Profile

2023· dissertation· cs· W7135769886 sur OpenAlexaboutno aff
Markéta Kaclová

Notice bibliographique

RevueDigital Repository (National Repository of Grey Literature) · 2023
Typedissertation
Languecs
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCzechQuarter (Canadian coin)Position (finance)DemographicsQuestionnaireComputer-assisted web interviewing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the thesis is to describe the demographics of Czech PR professionals, the educational background of these workers, the original profession from which they came to public relations, and their job description. The last research question is satisfaction with their career choice and opinions on the conditions for success in this profession. The paper is based on an anonymous online questionnaire survey of 463 PR professionals from the Czech Republic in autumn 2022. The questionnaire was based on the regular UK CIPR State of the Profession survey and the European Communication Monitor questionnaire. Based on the data, it was found that the average age of Czech communication professionals is 40 years, 87% of them have a university degree, more than half of them in social sciences. Most of the respondents came to PR from another field, most often from the media, and for a quarter of the workers, working in PR is their first profession. Regardless of position or years of experience, the most common activity of all PR professionals is media relations, followed by communication strategies building, and the third most common is copywriting. Most respondents devote more than 60% of their time to PR. If their position is complemented by another role, it is marketing. Among the respondents, 60% were women,...

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)0,002
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,008

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,300 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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