Notice bibliographique
Résumé
Jelen tanulmányban arra a kérdésre keresem a választ, hogy milyen félelemnarratívák bukkannak elő a migráció és a klímaváltozás jelenségéhez kötődően az adatközlők által elmondottakban. A kutatási kérdések megválaszolásához 69 kreatív interjút készítettem, ahol az interjúkérdéseket projektív technikákkal ötvöztem, a célcsoportot pedig a parlamenti pártokhoz kötődő aktivisták jelentették. A tanulmány felépítése a következő: először a félelem természetére vonatkozó kiindulópontokat tisztázom, azaz szemléltetem, hogy mitől lesz politikai érzelem a félelem. Ezt követően rátérek a kutatás fókuszát képező migrációs félelem és klímaszorongás bemutatására, majd pedig az előbbi specifikus érzelmi típusok kontextualizálásával, vagyis a magyar politikai viszonyok általi értelmezésével igyekszem kézzelfoghatóvá tenni a kutatás témáját. A kontextuális tényezők bemutatása után a módszertani alapvetések elméleti és gyakorlati aspektusait ismertetem, majd az empirikus eredmények részletei következnek és megválaszolom a kutatási kérdéseket. A kutatás legfőbb megállapításai közé tartozik, hogy a migrációt és a klímaváltozást tekintve csak igen ritkán mutatkoznak szélsőségesebb ideológiai álláspontok a megkérdezettek között. A migrációt illetően a legfőbb különbség a kormánypárti és az ellenzéki interjúalanyok között az, hogy míg a Fidesz-pártiak esetében ténylegesen félelemként jelenik meg a bevándorlás, addig az ellenzékiek elsősorban megoldandó problémaként tekintenek rá. A második téma esetében lényegében teljes konszenzus uralkodott az interjúalanyok körében arról, hogy a klímaváltozás korunk egyik legfontosabb kihívása, nagyobb érzelmi bevonódás azonban nem igazán jellemezte az adatközlőket. A legfontosabb különbség a kormánypártiak és az ellenzékiek között abban mutatkozott meg, hogy a Fideszes interjúalanyok (és ugyanúgy a jobboldaliak, csak kevésbé karakteresen) nagy eséllyel fogalmaztak meg negatív véleményeket a zöldpolitikát/ zöldaktivizmust illetően, amely egyébként sokszor egyfajta életmódkritikában kristályosodott ki (elvadult vegánok).
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,005 | 0,012 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».