Older audiences in the digital media environment: A cross-national longitudinal study: Wave 1 Report 1.0.
Notice bibliographique
Résumé
Involving teams from seven countries (Austria, Canada, Denmark, Israel, Netherlands, Romania, and Spain) this Ageing + Communication + Technologies (ACT) project offers a unique opportunity to explore possible processes of displacement of traditional dominant media by innovative communication practices within the older audience of new media. Replicating Nimrod’s (2017) study of older audiences, data will be collected on a biannual basis over a five-year period (overall three waves).The first wave was based on surveys with Internet users aged 60 and up, to whom we will return in the following waves. Data was collected by local commercial firms. With the exception of Romania, where the survey was conducted via telephone due to a low rate of Internet users among the older population, all firms applied an online survey. Most data was collected between November and December 2016, with the exception of Canada, where the data were collected between June and July 2017.With varying expected dropout rates, the samples were planned to have a final panel that will comprise about 500 participantsper country. For this reason, sample sizes in the first wave were not equal and ranged between 715 (Denmark) and 3,538 (Canada). The overall sample size consisted of 10,527 Internet users aged 60 and over. To reach this sample size, the firms contacted a total of 33,035 individuals. Response rates ranged between 8.9% and 64.6% according to percentage of older people who use the Internet in the country and data collection method. The response rate was at its lowest in Romania, where there was a need to screen out older adults who do not use the Internet, and at its highest in the Netherlands. Reference Nimrod, G. (2017). Older audiences in the digital media environment. Information, Communication & Society, 20, 233-249.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».