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Enregistrement W2792365402 · doi:10.15847/obsobs12120181078

Opiniones de los profesionales de la comunicación sobre el tratamiento de la discapacidad en televisión

2018· article· es· W2792365402 sur OpenAlexaff
María Eugenia González Cortés, María-Inmaculada Montes-Rodríguez, Francisco Javier Paniagua Rojano

Notice bibliographique

RevueObservatorio (OBS*) · 2018
Typearticle
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedia, Journalism, and Communication History
Établissements canadiensCytodiagnostics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonaHumanitiesArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La atención que prestan los medios de comunicación españoles a la audiencia con discapacidad continúa siendo limitada, en una sociedad donde el número de personas con discapacidad alcanza los 3,8 millones, lo que supone el 8,5% de la población. En este estudio se recogen las opiniones de siete profesionales de la comunicación que trabajan o han trabajado como directores, productores y/o presentadores de programas de televisión centrados en este público específico. A partir de entrevistas en profundidad, ofrecen una visión general del tratamiento mediático de la discapacidad, la sensibilización de las audiencias y el papel de los medios en relación a las minorías sociales. La muestra, a pesar de ser reducida, presenta un valor añadido: tres de las personas entrevistadas tienen una discapacidad, siendo sus opiniones especialmente relevantes por tratarse de la propia voz de un colectivo que es objeto de estudio. Se incluye, además, una radiografía de la programación televisiva española relacionada con la discapacidad. Los resultados obtenidos muestran la existencia de un mayor compromiso de los medios públicos, que apuestan por programar espacios que fomenten la normalización y la integración social de las personas con discapacidad, aunque se hace necesario una atención más continuada y menos episódica, y una mayor especialización periodística.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,295 · 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'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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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