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Enregistrement W4392424048 · doi:10.6000/1929-4409.2020.09.362

The Media Image of the Multinational Transcarpathia: The Problems of the Search for Ethnic and Civil Identities

2021· article· en· W4392424048 sur OpenAlexvenueno aff
Yuriy Bidzilya, Yevhen Solomin, Nataliia Tolochko, Halyna Shapovalova, Yaroslava M. Shebeshtian

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Politics and Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupMultinational corporationImage (mathematics)Political scienceSociologyLawComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article is concerned with the media image of Transcarpathia in the light of the formation of ethnic and civil identities of the auditory of Ukraine's westernmost region. The peculiarity of this region as a part of the national information space, lies within the fact that the local mass media satisfy the information needs not only in Ukrainian, but also in Hungarian, Romanian, Russian, Romani, German, Slovak, and other languages. At the same time while residing in the borderland area and speaking several languages, the Transcarpathian audience has free access to any media product of the four neighboring EU countries. The broad palette of national and non-national media is called to facilitate the formation of the Transcarpathians' affiliation not only to their ethnic group, but also to the civil (national) identity. To the author's mind, however, an intentional separatist image of the region is emerging due to the destructive materials, the spreading of information myths both in Ukrainian and foreign mass media. The resolution of these problems is seen by the author in the creation of a distinct media system and development of a national information strategy in Ukraine and in the multi-ethnic borderland areas among others.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,013
Communication savante0,0130,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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