Notice bibliographique
Résumé
This paper will consider the impact of communications technologies on global peace and non violence by examining how these technologies are addressed in public policy on culture, education, health and safety. Discussion will focus on how they are employed in advertising industries to target children; ways in which special effects in the production of films, television programs, video and computer games fuel the use of violence as a form of entertainment and how this is resulting in increasing evidence of collective desensitization in communities and schools throughout North America.Manifestation of these trends is at odds with educational goals that discourage the use of violence as a form of conflict resolution, materialistic, consumer driven value systems, and unhealthy eating habits. It will be demonstrated that unimpeded proliferation of popular culture as entertainment for profit driven purposes, laced with themes of sex and violence because they sell well on a global market and translate easily into any language, will have to change, if we are to encourage transformation and sustainable development on either a local, national or global basis.Massive export of popular culture commodities by the U.S., long the world's leader in this context, has more than quadrupled in the past two decades with content increasingly coarse and violent. This is having an international as well as local and national impact. The ingrained belief that what is good for show business is good for America's image is not only gravely eroding the country's reputation around the world, but accelerating a culture of violence that is, from an educational, health and environmental perspective, at odds with efforts for a paradigm shift that will move us forward, as a species, towards social justice and a green Earth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,020 |
| Communication savante | 0,025 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,006 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».