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Enregistrement W3145442657

Neoliberal Dönemde Medyanın Dönüşümü ve Gerbner’i Yeniden Düşünmek

2018· article· tr· W3145442657 sur OpenAlexaboutno aff
Ünsal Çığ

Notice bibliographique

RevueDergiPark (Istanbul University) · 2018
Typearticle
Languetr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neoliberal evrede medyada yaşanan dönüşümler, demokrasilerde yaşanan dönüşümle yakından ilişkilidir. David Harvey’nin “zapt/mülksüzleştirme yoluyla birikim” olarak kavramsallaştırdığı neoliberal dönemin sermaye birikim pratikleri, medya endüstrilerinin ekonomi-politiğine ve medya teorilerine neoliberal dönüşümün çerçevesinden yeniden bakmayı gerekli kılmaktadır. Zapt/ mülksüzleştirme yoluyla birikim, şiddetin neoliberal dönemde sermaye birikim pratiklerinin ve kâr maksimizasyonunun yapısal bir parçası olduğunu netleştirmektedir. Medya ve şiddet ilişkisini ele alan önemli kuramlardan biri George Gerbner’in “ekme teorisi”dir. Ekme teorisi ile Gerbner, televizyonun başat hikaye anlatıcısı olarak, dünyayla kurduğumuz ilişkiye etkilerini tartışmaktaydı. Geleneksel medyanın bir teorisi olan ekme teorisinin mutlu şiddet, acımasız dünya sendromu ve ikinci derece etkiler gibi bazı kavramları, bu makalede ekonomi-politik bir bağlama oturtularak tartışılacaktır. Bu ekonomi-politik bağlam, neoliberalizmi sadece ekonomik bir teori olarak değil, politik bir teori olarak da gören Harvey, Foucault, Dardot ve Laval gibi düşünürler ile Gerbner’in teorisi ve kavramları arasında ilişki kurularak ele alınacaktır. Bu kavramların küresel, finansal ve dijital medya çağında bugün nasıl tartışılabileceği üzerine yeniden düşünülecektir. Gerbner’in kavramlarını ekonomi-politik bir bağlamda okumak, günümüzde (ister neoliberalizmin bir krizi, istersek onun varabileceği olağan bir durak olarak okuyalım) demokrasilerdeki değişim ile birlikte ele alınması gereken ana akım medyada yaşanan dönüşümü anlamak adına son derece önemli bir kavrayış sunmaktadır.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,010

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 GPT0,254
Écart entre enseignants0,231 · 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
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