Fundamentalisms and the media
Notice bibliographique
Résumé
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).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,002 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».