Security or Safety: Quantitative and Comparative Analysis of Usage in Research Works Published in 2004–2019
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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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 | 0,007 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».