Notice bibliographique
Résumé
Generation Z (Gen Z), also named digital natives, is the first to have been born after the mass-adoption of the Internet, especially the social media.Through all kinds of international digital platforms, Gen Z has more access to a vast number of diverse information than previous generations.Interconnected on world media platforms, Gen Z has become a generation doing Internet-based communication from a young age.Exposed to global communication platforms, especially global social media platforms, such as Twitter, Facebook, Instagram, YouTube, TikTok etc., how Gen Z's perceptions and attitudes are shaped by online content from all over the world is important to study.However, either studies about Gen Z's online media use and their perceptions of another country or comparative studies across countries are scarce.Furthermore, studies focus on Gen Z's media use in a global context, especially news consumption, is of vital importance to the understanding of the world.Our journal, OMGC, made some efforts this year to fill this gap.We organized a preconference at the 2023 Annual conference of the International Communication Association (ICA) in Toronto, Canada.In his keynote speech of our preconference titled, "Zoomers, Millennials, Gen X and Boomers?The News Finds Me Perception as a Media Effect Equalizer and Implications on Global Communication," Homero Gil de Zuniga proposed a model of media use of young people.He argued that in a social media age, Generation Z, instead of searching for news, rely on "news finds me".In addition, two panels, "Media Use and Gen Z's World View" and "Children and News: Lessons Learnt and Future Directions" as well as 14 papers with topics such as the effects of social media use and international news on Gen Z's world view, politics and Gen Z's media use, artificial intelligence and Gen Z, digital activism and Gen Z, and cross-generational comparisons were presented at the preconference.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».