Postmoderni isyys sosiaalisessa mediassa
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».