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Enregistrement W2993636700

Migrants Reading Māori Television: mā rātou, mā mātou

2018· dissertation· en· W2993636700 sur OpenAlexaboutno aff
Susan Nemec

Notice bibliographique

RevueResearchSpace (University of Auckland) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)ArtHumanitiesPolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing immigration to New Zealand is part of a global rise in cross-border movements. This has led to changes in the nation's multi-ethnic demographic profile and has exerted a pressure to reimagine both national and migrant identities in the context of a society founded on a treaty that promised Māori self-determination. However, in reality its institutions, including the 'mainstream' media, continue to reflect the unequal power relations between Māori and Pākehā resulting from its settler colonial past. New Zealand's indigenous broadcaster, State-funded Māori Television with its mission to revitalise Māori language and culture, sits within this context to offer its audiences Māori images, stories and discourses as a counter to the ideology of 'mainstream' media. Using Māori Television as a case study, I consider the extent to which its programming provides cultural resources for relatively recent migrants to understand a Māori world and navigate issues of identity and national belonging. I have used a combination of both qualitative and quantitative methods, including surveys, focus group discussions and interviews with different geographically based groups of self-selected migrants who had little previous exposure to Māori Television. They were asked to compare what they saw as the representation of Māori on Māori Television with the representations of Māori by the mass media in New Zealand. Focus groups viewed Māori Television for two months, both live-to-air and on-demand, and discussed their ideas about these differences within both face-to-face and on-line Facebook groups. While the nature of cross-cultural interpretations is complex, as neither content nor audiences can be separated from their cultural context, several studies have revealed that shared understandings do emerge when audiences engage with media embedded with other cultural messages. The key cultural resources gained from their viewing experiences were identified by the participants as Te Reo learning opportunities, recognising affinities with Māori cultural concepts, an appreciation of the Treaty in Aotearoa New Zealand as the basis for the assertion of indigeneity, and new ways to consider issues of identity and national belonging. My findings are consistent with research from Canada and Australia that highlights the ability of indigenous media to build bridges of cultural understandings 'over the airwaves' with non-indigenous audiences. The outcomes of my research may be of interest in the future to funding bodies concerned with contributing to migrants' emotional settlement issues and/or asserting the role of indigeneity in Aotearoa New Zealand.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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