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Enregistrement W2508985924 · doi:10.1093/acrefore/9780199389407.013.21

Old Media, New Media, and the Complex Story of Disasters

2016· reference-entry· en· W2508985924 sur OpenAlexaff
Josh Greenberg, Thomas Scanlon

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Natural Hazard Science · 2016
Typereference-entry
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural disasterSocial mediaTerrorismNothingEmergency managementNews mediaMedia studiesPolitical sciencePublic relationsGeographyEngineeringSociologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Media have always played an important role in times of emergency and disaster. Undersea cables, international news agencies, the press, radio and television, and, most recently, digital and mobile technologies—all have played myriad and complex roles in supporting emergency response and notification, and in helping constitute a shared experience that can be important to social mobilization and community formation. The geographical location of disasters and the identities of victims, the increasingly visual nature of disaster events, and the ubiquitous nature of media in our lives, all shape and influence which kinds of emergencies attract global media and public attention, and how we come to understand them. Globalization has compressed time and space such that a whole range of disasters—from natural events (cyclones, earthquakes, and hurricanes) to industrial accidents and terrorist attacks—appear on our television and mobile screens with almost daily frequency. There is nothing inherent about these events that give them meaning—they occur in a real, material world; but for many of us, our experience of these events is shaped and determined in large part by our interactions with media industries, institutions, and technologies. Understanding the media’s construction of these events as disasters provides important insight into the nature of disaster mitigation, response and recovery.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,032
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,298 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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