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Enregistrement W3025738679

INUIT GIRLS MAKE MEDIA: RESISTING STEREOTYPES THROUGH PARTICIPATORY ACTION RESEARCH

2019· dissertation· en· W3025738679 sur OpenAlexaboutno aff
Cassidy Glennie

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticipatory action researchCitizen journalismAction (physics)Action researchGender studiesPsychologySociologyPolitical sciencePedagogyAnthropologyPhysicsLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, entertainment media have reproduced inaccurate and stereotypical media representations of Indigenous peoples. In this thesis, I draw on concepts such as Stuart Hall’s theory of media influence, Pierre Bourdieu’s concept of symbolic violence, George Gerbner and Gaye Tuchman’s ideas of symbolic annihilation in order to analyze how media representations of Indigenous women and girls perpetuate stereotypes, and how alternative media productions might counter them. Using ethnographic and participatory action research (PAR) methodologies, I then explore these issues using empirical material. First, I conduct an Ethnographic Content Analysis (ECA) to reveal how Indigenous women and girls are represented in music videos, identifying patterns along themes of beauty standards, stereotypes, and power and agency. Second, I explore how Inuit girls self-represented when given access to resources. To do this, I collaborated with local Indigenous organizations in Rankin Inlet, Nunavut, to facilitate a three-day music video camp for Inuit girls. A year later, following PAR principles, I involved the girls in the data analysis process; themes in the girls’ videos included friendship, connection to nature, Inuit culture and the importance of positive representation. Overall, this thesis provided an opportunity for raising awareness among the Inuit girls that by making their own media, they have the power to create their own self-representations and resist stereotypes. In this way, girl-led self-representations have the potential to change lives and communities.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,008
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,353
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,166 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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