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Enregistrement W2944757344 · doi:10.6000/2292-2598.2019.07.01.4

Social Issues of People with Special Needs in Modern Mass Media

2019· article· en· W2944757344 sur OpenAlexvenueno aff
Almagul Kurmanbayeva, Larisa Noda, Nurlyaiym Danayeva, Zhibek Nogaibayeva, Klara Kabylgazina

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSociopolitical Dynamics in Russia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass mediaSocial mediaSociologyMedia studiesComputer scienceBusinessAdvertisingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research paper discusses the problem of social issues, especially the issues of people with intellectual disabilities and how modern mass media supports. Mainly one case study was represented from aspects working with people with ID. This study aimed to examine how the press represents people with intellectual disabilities and how it helps people with this problem. The study was conducted using the method of qualitative content analysis. The material for the report consisted of research. The survey covered the year 2016. The purpose of this qualitative study was to produce an overview of topics and practical recommendations that have been presented for teaching for students with intellectual disabilities. To represent the richness of this research area, the topic was purposely left broad, and the outline was made by focusing on the practical implications of research articles. These recommendations were identified, classified, synthesised, and evaluated. The implications for practice and research are presented based on the findings of this study This research is of significant value, as a contribution to the journalism science policy not only in Kazakhstan but abroad as well. It demonstrates that social issues of the problems of people with ID in modern mass media are widely discussed and are of great importance from the sight of an audience.

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)0,006
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,008
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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