Sata vuotta sotaa – Kuinka Suomen Kuvalehden sotareportaasien sisältö on muuttunut viimeisen sadan vuoden aikana?
Notice bibliographique
Résumé
Opinnäytetyössäni tarkastelin, kuinka Suomen Kuvalehden sotareportaasien sisältö on muuttunut noin sadan vuoden aikana. Analysoitavat reportaasit käsittelivät Suomen sisällissotaa (1918), ensimmäistä maailmansotaa (1918), toista maailmansotaa (1940 ja 1942), Kambodzhan sisällissotaa \n(1975), Kosovon sotaa (1999) sekä Syyrian sisällissotaa (2013). Reportaasien sisältöä analysoin laadullisella ja määrällisellä sisällönanalyysillä. Hain vastauksia kysymykseen, kuinka sotareportaasien sisältö on muuttunut seuraavien kysymyksien avulla: \n \n1. Paljonko teksteistä löytyy rasistisia tai muutoin loukkaavia termejä? \n2. Paljonko tekstistä löytyy toimittajan omaa pohdintaa ja paljonko ympäristön kuvailua? \n3. Kuinka monta eri näkökulmaa tekstissä esiintyy, eli kuinka paljon toimittaja käyttää haastateltavia? \n \nLisäksi etsin teksteistä mahdollisia yhdistäviä tekijöitä. \n \nArtikkeleita analysoituani tulin siihen lopputulokseen, että rasistisia ja loukkaavia termejä löytyi toisen maailmansodan aikana ja sitä ennen runsaasti, mutta sen jälkeen niiden määrä pysyi nollassa. Toimittajan oman pohdinnan määrä noudatti samanlaista kaavaa. Toisen maailmansodan jälkeen pohdinta jäi lähes kokonaan pois ja pääroolin otti objektiivisuuteen pyrkivä ympäristön havainnointi. Haastateltavien määrä noudatti myös samanlaista kaavaa. Haastateltavien määrä nousi toisen maailman sodan jälkeen huomattavasti erityisesti siviilien saatua enemmän painoarvoa teksteissä. Poikkeuksena tähän oli juttu Tampereen piirityksestä. \n \nReportaaseja yhdistävät kuvaukset löytyivät sotilassairaaloista, joissa sodan raakuus tulee parhaiten ilmi jättämättä sijaa politiikalle.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 0,016 |
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 ».