The Portrayal of Discourse of Violence in Fantasy Fiction and Its Impact among Adolescents and Early Teenagers
Notice bibliographique
Résumé
Fantasy fiction is an extremely popular genre that acts as easy and interesting reading material, also mostly acquired by parents or peers as a gift. Its availability may also be promoted by local bookstores or the School library. It has been shown by multiple studies that media that display violence adversely affects the mental health of children. Unlike movies and films, there is no censorship associated with literature. This article is designed to elaborate upon these effects. The media referred to in this article is print media. A large amount of research is focused largely on visual media like television, digital games as well as films. However, the way by which violent acts are projected on the psychology of children through print media still remains to be comprehensively researched. The genre of print media referred to in this article is popular fantasy fiction. This particular genre of fiction is vastly popular and conveniently available to children. The study includes primarily adolescents and early teenagers in the age group 10 years to 16 years. The consumption of media violence through fantasy fiction during the early and impressionable years has been known to predict aggression, aggressive behaviour and stress among children, especially when the children under study are school-going. It also may most likely result in facing peer rejection and socially unwanted consequences. The context of the “General Aggression Model” or GAM is a complex and multifactorial concept that forms the basis of the findings. The purpose of the study is to validate and create a clear awareness about the effect of short-term as well as the long- term exposure of violence, on young children who are of an impressionable mindset. The study also aims to propose some measures of intervention that may be undertaken to reduce the effects of this exposure that lead to aggression and stress, which could be of a long lasting nature. The finding and outcomes of the study undertaken through the data analysis clearly supports its objectives.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».