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Enregistrement W7069531466

9781943208937.epub

2025· other· en· W7069531466 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMemory, violence, and history
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipIndigenousVariety (cybernetics)Social mediaDiversity (politics)CurriculumDigital mediaLatin Americans
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Media Travels: Toward An Atlas of Global Media fills a significant gap in global media scholarship by offering short, readable articles covering different types of media from around the world. Through careful and informed analysis, these eleven accessibly written chapters illustrate the particularities of different media practices and situate them within social, historical, and geographical contexts. Examples range from South African video games to Korean TV series popular in Latin America to Indigenous film and media from the US and Canada. Media studies courses, particularly introductory courses, are often narrowly focused on US and Western European canons. Instructors for introductory media studies courses wishing to expand the offerings in their curricula will find in these essays new ways of approaching foundational concepts and issues in the field, including globalization, social difference, and diverse media cultures. Scholars wishing to expand their research into specific media forms or representational issues can also turn to these case studies for approaches from beyond the US. By including a variety of media and several geographical areas, the collection introduces readers to the formal, technological, and cultural diversity of global media studies. Edited by Juan Llamas-Rodriguez with contributions from Anthony Adah and Añulika Agina, Maria Corrigan, Benjamin Han, Anna Shah Hoque, Meryem Kamil, Angelica Marie Lawson, Lilia Adriana Perez Limon, Sonia Robles, Kuhu Tanvir, David Tenorio, and Rachel van der Merwe.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4740,022

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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