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Enregistrement W2980308124 · doi:10.1353/jeu.2019.0023

Representing Childhood and Forced Migration: Narratives of Borders and Belonging in European Screen Content for Children

2019· article· en· W2980308124 sur OpenAlexvenueno aff
Christine Singer, Jeanette Steemers, Naomi Sakr

Notice bibliographique

RevueJeunesse Young People Texts Cultures · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArts and Humanities Research Council
Mots-clésImmigrationNarrativeGender studiesWhite (mutation)Agency (philosophy)Diversity (politics)SociologyPoliticsMedia studiesPolitical scienceSocial scienceArtLiteratureLawAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores representations of childhood and forced migration within a selection of European screen content for and about children. Based on the findings of a research project that examined the intersections of children’s media, diversity, and forced migration in Europe (www.euroarabchildrensmedia.org), funded by the UK’s Arts and Humanities Research Council, the article highlights different ways in which ideas of borders and belonging are constructed and deconstructed in a selection of films and television programmes that feature children with an immigration background. Drawing on ideas around the “politics of pity” (Arendt), the analysis explores conditions under which narratives of otherness arise when it comes to representing forcibly displaced children within European-produced children’s screen media. It also examines screen media that destabilize borders of “us” and “the other” by emphasizing the agency of children from migration backgrounds, and revealing both the similarities and the differences between European children with immigration backgrounds and White European-born children. It is argued here that, operating according to the notions of living “together-in-difference” (Ang), “narratability” (Chouliaraki and Stolic), and “the struggle for belonging” (Kebede), these representations destabilize narratives of borders and otherness, suggesting that children with a family history of immigration “belong” to European societies in the same ways as White European-born children.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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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