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Enregistrement W7161950862 · doi:10.82308/6564

Producing citizenship in contexts of conflict:citizenship practices among youth participating in Save the Children’s media production programs in Colombia

2014· dissertation· en· W7161950862 sur OpenAlexaboutno aff
Lorenzo Vargas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChildren's Rights and Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizenshipRefugeePoison controlContext (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse explore l’émergence des nouvelles pratiques de citoyenneté chez les jeunes participant à deux collectifs de médias en milieu scolaire dans des régions de la Colombie touchées par la violence et le conflit armé. Je me base sur la théorie des media du citoyens de Rodriguez (2001, 2011), qui met en évidence le rôle de la performance dans les processus de communication, cela pour étudier les produits des médias créés par les jeunes participants en ces deux groupes. Ces deux collectifs font partie du projet Paco, une initiative de Aprendiendo Crecemos , un programme de formation financé par le Canada et géré par Save the Children International et le Norwegian Refugee Council dans le département de Nariño en Colombie, une zone faisant face à des niveaux élevés de violence et du déplacement forcé interne. Ces collectifs de médias sont des espaces où les jeunes produisent différentes formes de médias, comme la télévision, la radio et la presse, sur des sujets liés aux droits de l'enfant et des problèmes locaux. Dans ce contexte, cette thèse de maîtrise étudie les façons dont les jeunes utilisent des opportunités de produire des medias pour négocier, apprendre, et avancer leurs propres rôles en tant que citoyens. Je soutiens que la participation des jeunes dans ces collectifs des médias contribue à mieux comprendre et à internaliser un concept de citoyenneté qui s’appuie sur le pluralisme, le dialogue, et les relations avec les institutions publiques fondées sur la responsabilité et la transparence.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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