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Enregistrement W2138038851 · doi:10.3968/j.ccc.1923670020130906.2657

Construction of Differences Through Movies: A Case Study of Portrayal of Kashmiri Muslims in Indian Movies

2013· article· en· W2138038851 sur OpenAlexvenueno aff
Hafiz Qasir Abbas, Fatima Zohra

Notice bibliographique

RevueCross-cultural communication · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSouth Asian Studies and Conflicts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKashmiriAudience measurementContext (archaeology)Simple random sampleRepresentation (politics)TerrorismContent analysisMedia studiesPopulationAdvertisingGeographyHistorySociologySocial sciencePolitical scienceDemographyLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indian movies are very popular in sub-continent and have equal rate of viewership in Pakistan as they have in India. On the other hand, movies have been known as the best tool for agenda setting since years. This had been experimented successfully at first in second world war and afterwards in USSR-Afghan war. This paper explores the portrayal of Kashmir’s in Indian movies in the same context of agenda setting. The main objective of the study is to determine whether Kashmiri Muslims are positively or negatively portrayed in Indian movies and are given equal representation or not. The researcher has employed the survey research and content analysis method for the study. Three Indian movies involving Kashmiri characters have been selected for content analysis. For the survey purpose, students of University of Punjab have been selected as population and a sample size of 150 have been taken through simple random sampling. The results of the study show that Kashmiri Muslims are portrayed as rebels and terrorist, and, are given only negative characters to perform. The study explains this phenomenon with help of Agenda Setting Theory.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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