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Enregistrement W4402055780 · doi:10.4324/9781003006770-27

Podcasting and Resistance to Gender-Based Violence across Canada, the United States, and Mexico

2024· book-chapter· en· W4402055780 sur OpenAlexfundaboutno aff
Zalfa Feghali

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRadio, Podcasts, and Digital Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of LeicesterArts and Humanities Research CouncilUniversity of AlbertaUniversity of Minnesota
Mots-clésResistance (ecology)Political scienceCriminologyPsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using a comparative border studies approach, this chapter explores how podcasting has been used to examine, expose, and critique longstanding structures and crises of gender-based violence, specifically femicide and feminicide in Canada, Mexico, and the United States. As it focuses on how North American borders figure in podcasts’ discussion of gender-based violence, the chapter explains how the medium is an effective means of shedding light on the trans-border and transnational nature of gender-based violence of femicide and feminicide and argues that podcasting’s essential qualities are fundamental to its potential to expose and challenge cross-border gender-based violence in North America. The chapter analyses two podcasts, Forgotten: Women of Juárez , hosted by journalists Oz Woloshyn and Mónica Ortiz Uribe, which aired in 2020 on the iHeartMedia platform; and journalist Connie Walker’s (Cree) Missing & Murdered: Finding Cleo investigation, which aired in 2018 as a Canadian Broadcasting Corporation podcast. Each of these shows draws attention and responds to femicides in different ways, mobilizing the narrative techniques of investigative journalism alongside more context-specific and locally grounded storytelling strategies to directly engage listeners.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0150,007
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,246 · 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
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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