Security or Safety: Quantitative and Comparative Analysis of Usage in Research Works Published in 2004–2019
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article is devoted to the statistical analysis of security and safety frequency in the context of categories connected with social institutions and personality features in research works from 2004-2019. Research was based on the following methods: quantitative analysis of safety frequency in the context with coded "categories" related to social institutions and personality features; analysis was conducted with computer-assisted content analysis QDA Miner Lite v. 1.4 and Fisher's F-test. An analysis of 1157 works showed that the terms "security" and "safety" were quantitatively more frequent when used with concepts related to social institutions than with concepts related to personality features. In our opinion, this qualitative trend shows the prevailing significance of social aspects of security over its personal (psychological) traits for research analysis and practical social aspects. The priority usage of the terms "security" and "safety" can be related to the securitization of society, (i.e., to the increased role and significance of social ways of providing security and protection from threats), primarily with the help of external law-enforcing actors such as the state, police, and army. Securitization counterweights the development of social and psychological mechanisms of security-developing motivation for safe behavior, personal self-regulation, and self-production of security as an internal feeling of protection.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle