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Enregistrement W4405435212 · doi:10.1111/chso.12931

Family Media Practices in a Post‐Pandemic Future: Conversations From a Transglobal Research Project

2024· article· en· W4405435212 sur OpenAlexafffundabout
Natalie Coulter, Diana Carolina García Gómez, Sarah Healy, Hyeon‐Seon Jeong, Maureen Mauk, Lindsay C. Sheppard, Rebekah Willett, Xinyu Zhao

Notice bibliographique

RevueChildren & Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Research FoundationNational Research Foundation of KoreaYork UniversityUniversity of Wisconsin-Madison
Mots-clésPandemicSociologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political sciencePsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This article is co‐written by a team of researchers who worked together during the pandemic to conduct parallel research projects in their home countries, collectively referencing the project as Children, Media and Pandemic Parenting. Our article consists of a series of curated thought pieces, drawing on interviews with parents in Australia, Canada, China, Colombia, South Korea and the United States. The pieces consider how family media practices gained greater degrees of nuance during the pandemic through an examination of four interlinked themes: Screen time, creativity, schooling and regulation. We discuss how the intensified presence of digital technologies in domestic life was accompanied by an intensified sense of parental responsibility, creating undue pressure to make the ‘right’ decisions while often feeling ill‐equipped to do so. We argue that parents could be better supported to make considered choices about media practices in the home if responsibilities were more widely distributed to include the likes of cultural institutions and, where appropriate (e.g., in the instance of tech companies), regulated by Government. Ideally, this support would be accompanied by the development of a range of tools that are responsive to the complex and evolving needs of families.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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