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Enregistrement W1515305251 · doi:10.4324/9781410609595

Entertainment-Education and Social Change

2003· book· en· W1515305251 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Influence and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntertainmentSociologyVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contents: Preface. Part I: History and Theory. A. Singhal, E.M. Rogers, The Status of Entertainment-Education Worldwide. D. Poindexter, A History of Entertainment-Education, 1958-2000. P.T. Poitrow, E. de Fossard, Entertainment-Education as a Public Health Intervention. M. Sabido, The Origins of Entertainment-Education. A. Bandura, Social Cognitive Theory for Personal and Social Change by Enabling Media. W.J. Brown, B.P. Fraser, Celebrity Identification in Entertainment-Education. S. Sood, T. Menard, K. Witte, The Theory Behind Entertainment-Education. Part II: Research and Implementation. S. Usdin, A. Singhal, T. Shongwe, S. Goldstein, A. Shabalala, No Short Cuts in Entertainment-Education: Designing Soul City Step-by-Step. W.N. Ryerson, N. Teffera, Organizing a Comprehensive National Plan for Entertainment-Education in Ethiopia. B.S. Greenberg, C.T. Salmon, D. Patel, V. Beck, G. Cole, Evolution of an E-E Research Agenda. V. Beck, Working With Daytime and Prime-Time Television Shows in the United States to Promote Health. M. Bouman, Entertainment-Education Television Drama in the Netherlands. M.J. Cody, S. Fernandes, H. Wilkin, Entertainment-Education Programs of the BBC and BBC World Service Trust. A.C. La Pastina, D.S. Patel, M. Schiavo, Social Merchandizing in Brazilian Telenovelas. E.M. Rogers, Delivering Entertainment-Education Health Messages Through the Internet to Hard-to-Reach U.S. Audiences in the Southwest. Part III: Entertainment-Education Interventions and Their Outcomes. R.A. Abdulla, Entertainment-Education in the Middle East: Lessons From the Egyptian Oral Rehydration Campaign. Y. Yaser, The Turkish Family Health and Planning Foundation's Entertainment-Education Campaign. N. McKee, M. Aghi, R. Carnegie, N. Shahzadi, Cartoons and Comic Books for Changing Social Norms: Meena, the South Asian Girl. A. Singhal, D. Sharma, M.J. Papa, K. Witte, Air Cover and Ground Mobilization: Integrating Entertainment-Education Broadcasts With Community Listening and Service Delivery in India. A. Singhal, Entertainment-Education Through Participatory Theater: Freirean Strategies for Empowering the Oppressed. T. Tufte, Soap Operas and Sense-Making: Mediations and Audience Ethnography. J.D. Storey, T.L. Jacobson, Entertainment-Education and Participation: Applying Habermas to a Population Program in Nepal. Epilogue.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0820,022

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSans objet
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

Citations492
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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