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Enregistrement W3026648380 · doi:10.22215/etd/2018-12904

An Assessment of Post-Taliban Media Development in Afghanistan (2002-2017)

2018· dissertation· en· W3026648380 sur OpenAlexaff
Janan Mosazai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitics and Conflicts in Afghanistan, Pakistan, and Middle East
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesStrong
Mots-clésAfghanInsurgencyGovernment (linguistics)PoliticsDemocracyPolitical sciencePolitical economyPublic administrationDevelopment economicsSociologyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research project constitutes the first of its kind in-depth baseline assessment of the growth and development of the Afghan media sector post-2001.The assessment utilizes the United Nations Media Development Indicators (MDIs) for this specific purpose.In doing so, this thesis project tests the assumption that despite pressures from both the government, the Taliban-led insurgency and other non-government actors in Afghanistan, and challenges related to financial sustainability and professionalism, the post-Taliban Afghan independent media sector is sufficiently robust, resilient and diffuse across Afghanistan and enjoys widespread political and public support that it will continue to survive and grow as a strong social and political force in the country, and thus contribute to the further entrenchment of democracy in Afghanistan, unlike all other past short-lived instances of media freedom in Afghanistan's history of struggle for constitutionalism and democracy going back to the 19 th century.I owe a profound debt of gratitude to my thesis supervisor, Prof. Christopher Dornan, for his guidance, support and great patience throughout my association with the School of Journalism -in his strong support to my initial application to the MJ program, in his teaching and throughout this research project.Prof. Dornan is a rare educator who is not only an outstanding academic but also a wise, caring teacher.I am grateful to him.I am also thankful to the many

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,356 · 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
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