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Enregistrement W7124970817 · doi:10.5281/zenodo.18318005

Mediji in predšolski otroci v Sloveniji 2022

2022· dataset· sl· W7124970817 sur OpenAlexaboutno aff
Mateja Rek, Predrag Ljubotina, Anja Bratoš, Sabina Mešić

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typedataset
Languesl
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData collectionPresentation (obstetrics)Quarter (Canadian coin)Descriptive statisticsScale (ratio)LiteracyStatistical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The collected data, presented in the report MEDIA AND PRESCHOOL CHILDREN IN SLOVENIA, includes the views, opinions, assessments of parents and educators of children aged from 11 months to inclusively 6 years old, who are enrolled in the preschool education and care system in Slovenia in 2022. The accumulation of statistical base focused on the aforementioned vulnerable group has taken place on such a scale within the Infrastructure Program of the Faculty of Media once before. Therefore, the already existing findings highlighted in Media and preschool children by Rek, Milanovski Brumat from 2016, joined with the results of current analyzes form a significant contribution to society, since the expansion of the mentioned database, whose qualities are among other its quantity and period of the data assembly, assure and support many possibilities of further research work. At the same time, the inventory of the state and trends in the current time and on the national level increases the possibility of adequate planning of media literacy guidelines for all segments of society in various disciplines and sciences. The collection of data on the media literacy of preschool children in Slovenia takes place in the second quarter of 2022 and included a review of relevant literature and existing databases, preparation and testing of a survey questionnaire, acquisition, editing, archiving and analysis of data using descriptive statistics methods and conclusively a presentation of the results in the form of a final report. We focused on the media habits that preschool children develop and the upbringing they receive. We have identified two key environments of influence; home and kindergarten, and consequently accumulated answers from the target groups of their parents and educators. Using a measuring instrument, an online questionnaire, we obtained estimates of the timeframes of media and screen exposure of the respondents' preschool children and the respondents themselves. We checked the attitudes of parents and educators regarding the setting of limits, their observations in the context of health, mood, body weight, aggressiveness, and preschool children’s imitation of heroes. Respondents told us whether they were familiar with the recommendations regarding media use by preschool children. We asked whether the educators of the sample have clear guidelines regarding the use of media from the management, whether they have attended at least a two-hour education about media in the last two years, and whether the pediatrician talked to the parents of the sample about the impact of the media on the child before the child turned three years old. Furthermore, the set of questions referred to the area of respondents' reflexivity, their own verification of information obtained from various media and their personal trust in the media. Demographic characteristics of the sample and paradata are also part of the report. Key words: media, preschool children, childcare workers, parents, screens, limits, media education, media literacy

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,238 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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