Exploring the Borderlands between Media and Health: Conceptualizing ‘Critical Media Health Literacy’
Notice bibliographique
Résumé
Saying animal videos are popular on the Internet is an understatement.I will admit to have fallen into a time vortex, or at least wandered from my original search engine query, to a video or videos of animals.There is no shortage of commercial, education, and user created video content with a focus on animals.Videos are often emailed and shared among families, friends, and colleagues.There is an organic and automatic community built around them.The nature of these videos proposes a challenge: How do you move beyond the popular and viral videos and find high quality, vetted, yet accessible material?There are many sites that cater to this community, but one example that should rise to the top of educators' lists for their content, quality, and partnerships is ARKive: Images of Life on Earth (http:// www.arkive.org).The web has certainly provided a platform for animal lovers, conservationists, zoologists, scientists, environmentalists, photographers, photojournalists, academics, botanists, instructors, and videographers to reach a wide demographic and to make nature studies and documentation collaborative and cooperative.By looking at ARKive critically and from both the search interface and the back end we can see the standards and partnerships developed to create a robust media resource.ARKive is an excellent resource for teachers, lecturers, librarians, students, and instructional technologists from the point of view of usability and content.I will explain the authoritative measures the creators and partners have created to ensure vibrant media, educational content, and parameters of taxonomy and search terms.Known as a digital "Noah's Ark." 1 , ARKive is a publicly funded digital library focusing on endangered species and aimed at the general
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,057 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».