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Enregistrement W2851809219

Neoliberal Dönemde Medyanın Dönüşümü ve Gerbner’i Yeniden Düşünmek

2018· article· tr· W2851809219 sur OpenAlexaboutno aff
Ünsal Çiğ

Notice bibliographique

RevueDergiPark (Istanbul University) · 2018
Typearticle
Languetr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceTheologyHumanitiesArtPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neoliberal evrede medyada yasanan donusumler, demokrasilerde yasanan donusumle yakindan iliskilidir. David Harvey’nin “zapt/mulksuzlestirme yoluyla birikim” olarak kavramsallastirdigi neoliberal donemin sermaye birikim pratikleri, medya endustrilerinin ekonomi-politigine ve medya teorilerine neoliberal donusumun cercevesinden yeniden bakmayi gerekli kilmaktadir. Zapt/ mulksuzlestirme yoluyla birikim, siddetin neoliberal donemde sermaye birikim pratiklerinin ve kâr maksimizasyonunun yapisal bir parcasi oldugunu netlestirmektedir. Medya ve siddet iliskisini ele alan onemli kuramlardan biri George Gerbner’in “ekme teorisi”dir. Ekme teorisi ile Gerbner, televizyonun basat hikaye anlaticisi olarak, dunyayla kurdugumuz iliskiye etkilerini tartismaktaydi. Geleneksel medyanin bir teorisi olan ekme teorisinin mutlu siddet, acimasiz dunya sendromu ve ikinci derece etkiler gibi bazi kavramlari, bu makalede ekonomi-politik bir baglama oturtularak tartisilacaktir. Bu ekonomi-politik baglam, neoliberalizmi sadece ekonomik bir teori olarak degil, politik bir teori olarak da goren Harvey, Foucault, Dardot ve Laval gibi dusunurler ile Gerbner’in teorisi ve kavramlari arasinda iliski kurularak ele alinacaktir. Bu kavramlarin kuresel, finansal ve dijital medya caginda bugun nasil tartisilabilecegi uzerine yeniden dusunulecektir. Gerbner’in kavramlarini ekonomi-politik bir baglamda okumak, gunumuzde (ister neoliberalizmin bir krizi, istersek onun varabilecegi olagan bir durak olarak okuyalim) demokrasilerdeki degisim ile birlikte ele alinmasi gereken ana akim medyada yasanan donusumu anlamak adina son derece onemli bir kavrayis sunmaktadir.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,007

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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