Bibliographic record
Abstract
Nykyaika" on ollut jo vuosikymmenten ajan erityinen haaste folkloristiikalle.Sähköisen joukkotiedotuksen, kaupallisen populaarikulttuurin ja kaupungistumisen myötä kansankulttuurikin luiskahti 1900-luvun aikana ulos entisistä, kyläkulttuurin muovaamista kaavoistaan.Kaupallisesti tuotettua ja tekijänoikeuksin suojattua populaarikulttuuria on pidetty vapaasti välittyvän ja varioivan folkloren vastakohtana.1900-luvun lopulla mediamaailma on kuitenkin kokenut muutoksia, joiden myötä tällainen vastakohta-asetelma on menettänyt merkitystään.Yksisuuntainen, omistusperustainen joukkotiedotus on saanut tehdä tilaa vertaisverkostoille, jotka toimivat vaihdon ja vapaan jakamisen periaattein, kansanomaisen kulttuurin tapaan.Kansankulttuurin ja folkloren määritelmät ovat päivittyneet varsin hitaasti vastaamaan nykykulttuurin tutkimusta.Kuitenkin folkloristien näkökulmat kansanomaisten kulttuurin ainesten omaksumiseen, käsittelyyn ja välittämiseen ovat antoisia myös tarkasteltaessa nykypäivän ilmiöitä kuten aktiivisia kuluttajakäytäntöjä ja esimerkiksi kotona tehtyjä videoita, joita ladataan Internet-sivustoille. Tässä katsausartikkelissa tarkastellaan viestintäkulttuurin muutosta, folkloristiikan näkökulmia populaariin ja kaupalliseen kulttuuriin sekä erityisesti YouTubea nykyaikaisena kansankulttuurin kenttänä, jossa osaa käyttäjien editoimasta aineistosta voi tarkastella nykyaikaisena folklorena.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.179 | 0.085 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".