Notice bibliographique
Résumé
Az új kultúrákkal való találkozás és az egyének beilleszkedésének folyamata önmagában is érdekes kutatási terület, de az különösen, hogy azonos kultúra tagjai más kultúrákat mi alapján találnak vonzónak, míg más kultúrák semleges vagy épp negatív érzéseket keltenek bennük. A „vonzó” kultúrák otthonos érzést adnak a magyar kultúra tagjának, míg a „taszító” kultúrákban az egyén szinte elképzelhetetlennek tartja a szoros viszonyt a két kultúra között. Azevedo (2011) kutatásai alapján tudjuk, hogy hatalmas kulturális különbségek ellenére is zökkenőmentes lehet az együttműködés két kultúra tagjai között, de két kultúra találkozása mindig hatással van az egyénekre. A kutatás ezeket a kulturális hatásokat és a vonzó/taszító kulturális jellegzetességeket vizsgálja. A tanulmány a dél-koreai kultúra magyar szempontból való mélyebb megértésére irányuló kutatás eredményeit mutatja be. A magyar kultúra tagjait kérdezte a koreai kultúrában megélt élményeikről, tapasztalataikról, gondolataikról. Földrajzilag két igen távoli kultúráról van szó, amelyek történelme, értékei, hagyományai merőben eltérőek. A kutatási előfeltevés szerint a markáns kulturális különbözőségeket a két kultúrában mélyen kódolt értékek adják, amelyek a kultúra tagjainak cselekedetein keresztül megismerhetők. A tanulmány a dél-koreai és a magyar kultúra találkozásakor megtapasztalt kulturális eltérések értelmezését mutatja be a kétkultúra együttműködési hatékonyságának a javítása érdekében.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,006 |
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 ».