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Enregistrement W2736517774 · doi:10.17323/cmd.2016.4478

Медиаграмотность в России: картография проблемных зон

2016· article· ru· W2736517774 sur OpenAlexaboutno aff
Юрий Леонидович Войнилов, Daria Maltseva, Людмила Викторовна Шубина

Notice bibliographique

RevueCommunications Media Design · 2016
Typearticle
Langueru
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Innovations and Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationMedia literacyIndex (typography)Mass mediaMathematics educationQuarter (Canadian coin)Computer scienceStatisticsPsychologyGeographyAdvertisingMathematicsSociologyPedagogyDemographyWorld Wide WebBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Проект по изучению уровня медиаграмотности населения РФ реализуется Исследовательской группой ЦИРКОН в формате массовых репрезентативных опросов россиян мониторингового типа с 2009 года и позволяет отслеживать изменения в распространенности среди населения различных навыков, связанных с обращением с медиа. В ходе подготовки шестой волны исследования в 2014 году была проведена реконцептуализация понятия «медиаграмотность», процедура проведения которой подробно описывается в тексте. В рамках седьмой волны, проведенной в ноябре 2015 года, произошло уточнение некоторых измеряемых индикаторов. На основании собранных в ходе опроса эмпирических данных была составлена карта медиаграмотности россиян, а также были рассчитаны интегральные индексы медиаграмотности. Основная часть статьи посвящена описанию полученной карты и содержательной интерпретации рассчитанных индексов, позволяющих выделить несколько уровней медиаграмотности.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0070,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,098 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2016
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