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Enregistrement W6986466193

Postmoderni isyys sosiaalisessa mediassa

2023· dissertation· fi· W6986466193 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJyväskylä University Digital Archive (University of Jyväskylä) · 2023
Typedissertation
Languefi
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural and Religious Practices in Indonesia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Context (archaeology)Quarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tämän pro gradu -tutkielman tehtävänä on selvittää, miten isyyttä rakennetaan sosiaalisen median Instagram-sovelluksen reels-videoilla. Tutkimuksessa tarkastelen kolmen eri isän tekemiä videoita, joita aineistossa on yhteensä viisi kappaletta. Videoilla isät nähdään yhdessä lasten kanssa, joissa isyys esiintyy toiminnan sekä vuorovaikutuksen kautta. Tutkimuksen teoreettisena viitekehyksenä käytän Jari Kekäleen (2007) postmodernin isyyden mallitarinaa ja analyysimenetelmänä diskurssianalyysia. Esitän tutkimustulokseni jokaisen reels-videon oman päädiskurssin kautta, jotka ovat samaistuttavuus ja vertaistuki, kodinhoito jaetussa vanhemmuudessa, läsnäolo, toiminnallisuus sekä huumori. Tuloksissani tuon myös ilmi päädiskursseihin liittyviä aikaisempia tutkimuksia. Isyys näyttäytyy tutkimukseni valossa nykyaikaiselta, mikä on kehittynyt perinteisenä nähdyn isyyden ominaisuuksista. Tuloksissani isät näyttäytyvät lämpiminä, hoivaavina ja välittävinä isinä, mikä kokonaisuudessaan yhdistyy postmodernin isyyden mallitarinaksi. Ennen vanhaan enimmäkseen äidin vastuulla ollut kodin- ja lastenhoito näyttäytyy tutkimustuloksissa jakautuneen vanhempien kesken. Niin äidit kuin isätkin jakavat tänä päivänä kodin- ja lastenhoidon velvollisuudet, paineet ja niiden kanssa tasapainottelun yhdessä elämän muiden osa-alueiden, kuten vapaa-ajan kanssa. Postmodernilla isyydellä on paljon isän sekä lapsen hyvinvointia edistäviä tekijöitä kauaskantoisesti.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,222 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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