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Enregistrement W568324824 · doi:10.5860/choice.47-6645

Fundamentalisms and the media

2010· article· en· W568324824 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueChoice Reviews Online · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Society, and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Stewart M. Hoover (University of Colorado - Boulder, USA) & Nadia Kaneva (University of Denver, USA) Part I: Histories 1 What Can Peacebuilders Learn From Fundamentalists? R. Scott Appleby (University of Notre Dame, USA) 2 Are Free Expression and Fundamentalism Two Colliding Principles? Edward Michael Lenert (University of Nevada - Reno, USA) 3 A Historical Overview of American Christian Fundamentalism in the 20th Century - Susan Maurer (St. John's University, USA) Part II: Mediations 4 Fundamentalism in Arab and Muslim Media - Leon Barkho (Jonkoping International Business School, Sweden) 5 Conservative Christian Spokespeople in Mainstream US News Media - Kirsten Isgro (Mount Holyoke College, USA) 6 Use of the Term 'Fundamentalist Christian' in Canadian National Television News - David Haskell (Wilfrid Laurier University, Canada) 7 The Vernacular Ideology of Christian Fundamentalism on the World Wide Web - Robert Glenn Howard (University of Wisconsin - Madison, USA) 8 Opus Dei and the Role of the Media in Constructing Fundamentalist Identity - Claire Hoertz Badaracco (Marquette University, USA) Part III: Locations 9 African Traditional Religion, Pentecostalism and the Clash of Spiritualities in Ghana - J. Kwabena Asamoah-Gyadu (Trinity Theological Seminary, Ghana) 10 Discursive Construction of Shamanism and Christian Fundamentalism in Korean Popular Culture - Jin Kyu Park (Seoul Women's University, South Korea) 11 Christian Fundamentalism and the Media in India - Pradip N. Thomas (University of Queensland, Australia).

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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,018
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations14
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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