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Enregistrement W4320518213 · doi:10.3726/b20054

Histories of Children’s Television Around the World

2023· book· en· W4320518213 sur OpenAlexaboutno aff
Yuval Gozansky

Notice bibliographique

RevuePeter Lang Verlag eBooks · 2023
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaDiversity (politics)PoliticsPolitical scienceMedia studiesIdeologyPublic relationsSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The book puts together for the first time valuable updated information that looks at children’s television from its early days up to the current digital age, with its vast digital media offerings and availability. It offers new insights about a central children’s media culture and focuses on non-Anglo-American television histories. Thus, readers interested in understanding past to present, local and global processes in children’s television, would be able to find it in one book. Scholars, students, and professionals working in the field of children, as well as everyone concerned with children’s culture will find a great diversity of knowledge about the cultural, social, political, and economic contexts of programs with which they and their children have grown up. This edited book is based on a collective effort of researchers and professionals dedicated to compiling the stories of children’s television around the world. With 12 national chapters, the book includes historical accounts of children’s television from the following countries: Australia, Brazil, Canada, China, Ecuador, Germany, India, Israel, Italy, Kenia, Netherlands, and the United States. It provides an exploration of each individual country, revealing striking similarities and differences which are discussed in depth in the final chapter. Looking at the global field through local eyes––its main texts and active players (broadcasters, producers, and creators, as well as regulators and policy makers), their ideologies, financial prospects, and perceptions of childhood––offers a macro-level evaluation of an entire cultural field. This is a valuable picture, as it also provides a contextualized perspective for reflection in any micro-analysis of specific programs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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