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Enregistrement W4251579153 · doi:10.24908/iqurcp.7830

The War against Reality: A Youth Perspective on the Columbine High School Massacre

2017· article· en· W4251579153 sur OpenAlexvenueno aff
Celine Song

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHatredTragedy (event)PopulationPerspective (graphical)Circumstantial evidenceModerationCriminologyPsychologySociologyMedia studiesLawPolitical scienceSocial psychologyArtSocial scienceVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper takes a critical look at the cases of Eric Harris and Dylan Klebold, two boys responsible for the Columbine High School massacre, and Seung-Hui Cho, responsible for the recent tragedy at Virginia Tech. After careful examination of the published literature on relevant topics including junior delinquency, school massacres, and the increasing access to media, I propose that these violent incidents are logical consequences of an escapist approach to reality, undeniably prevalent in the current youth population at large. Fantasies (any product of the imagination), conjured up by books, movies, games, television, internet, and drugs, provide an escape away from the unsatisfactory reality, and serve as one weapon in the war against it. Although fantasizing can be therapeutic and creative in moderation, when one is hopelessly ill-equipped to deal with the obstacles of real life, one becomes more and more dependent on fantasies as the solution to all problems. In the case of Harris, Klebold and Cho, this dependence escalated to violent hatred against reality. However, violence in movies and video games are not what leads people to mass murder. Rather, the fault is in the society that breeds a generation of escapists who need such fantasies to survive. The readymade fantasies on television – violent, sexual, and otherwise – that many criticize as the source of evil in these young people are mere symptoms of a greater phenomenon, produced to meet the overwhelming and preexisting demand for an escape.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0260,029
Communication savante0,0190,011
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0060,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,195
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,234 · 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
Publié2017
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Résumé présentoui

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