Kunskap + underhållning = framtidens informationsförmedling? : En multimodal analys av kunskapsförmedling i musikvideor
Notice bibliographique
Résumé
Anchored in affect theory, how power is understood through feelings rather than logic (Schaefer 2016), and civic imagination, the desire to create shared spaces to communicate hopes for the future (Jenkins, Peters-Lazaro & Shresthova 2020, s. 183), this paper aims to discuss two questions: How are political and/or social messages reproduced in entertainment media? What effect does it have to implement political messages and/or social issues in entertainment related media content? Two music videos from Taylor Swift’s discography will be analyzed through a multimodal analysis: The man (2020), which addresses the gender equality issue, and You need to calm down (2019), which addresses hatred directed towards the HBTQ+-community. Edutainment, education through entertainment, is understood to be a good way of achieving attitude changes in society, since it targets the audience’s emotions rather than their rational mind, which is a more effective way to create engagement (Usdin, Scheepers, Goldstein & Japhet 2005). The media habits of younger generations are understood to adhere foremost to the individual’s interests, and media content is evaluated by its ability to entertain or its use for personal development (Boczkowski, Mitchelstein & Matassi 2018; Galan, Osserman, Parker & Taylor 2019). This paper concludes that infotainment/edutainment imitates current discourses as well as challenge these from the perspective of civic imagination and the thought of a better future, with the help of storytelling through characters that are meant to evoke interest and engagement through emotions.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,010 |
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 ».