MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7140300285 · doi:10.65301/ijcd.2015.5.1.5

Media and Environmental Discourse

2015· article· W7140300285 sur OpenAlexaff
Dr. Shikha Gupta

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Communication Development · 2015
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappeningGlobal warmingAccident (philosophy)Indian oceanWorld War IINatural disasterFirst world war

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nepal Divested The series of earthquakes of around 7.8 magnitudes rumbled the entire city to wreckage with a distinct sense of déjà vu. An irreparable damage has been done. Countless death and injuries, millions of people rendered homeless. The beautiful valleys in the country obliterated. In the matter of the seconds, the “Land of Temples” lies quite in rubbles. The entire World is yet to come out of this stagger. With the speculations of more such strikes, a worldwide alert is declared. Not long back Japan faced almost the same story with the earthquake of magnitude 9.0 triggering tsunami, killing some 27, 500 people followed by a Nuclear catastrophe in the northeast Japan. The most devastating happening of the times after the Second World War pushed Japan back to the times of their past wreckage. Japan took hundreds of years to come out of that rubble and found itself in the same soup. With radiations levels soaring in the seawater near Fukushima environmentalists felt the ripples of it across globe. Global Warming has become the most talked about issue. On the 45th Anniversary of Earth Day, its imperative to open a serious discourse about the coverage of environment issues by the media.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,371
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,077 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Communication DevelopmentMême sujetClimate Change Communication and PerceptionTravaux en français237 207