What Animated Cartoons Tell Viewers About Assault
Notice bibliographique
Résumé
Relying upon a content analysis of one specific type of medium to which young people are exposed beginning at an early age, on a regular basis, and for many years (i.e., animated cartoons), the present study examines what types of messages are provided about violence that takes the form of simple assault. This research examines the following issues: (1) How prevalent is violent assault in animated cartoons, and has this prevalence changed over time? (2) What characteristics tend to be associated with being a perpetrator or a victim of assault? (3) What types of effects are shown to result from hitting, slapping, or punching others? (4) What reasons are given for why cartoon characters engage in this type of violence? Results indicate that assault is fairly prevalent in cartoons (it is the most common type of violence shown) and that this prevalence has diminished over time. Most of the time, cartoons show assaults to "land" on their intended victims, but having done so, to cause few if any adverse effects. For example, victims rarely experience pain or incur cuts, scrapes, or broken bones, and they rarely suffer more serious consequences than these. Moreover, assaults rarely backfire on the perpetrators. Anger, revenge, and inherent meanspiritedness are the most common reasons implied for why characters commit acts of violent assault.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».