Медиаграмотность в России: картография проблемных зон
Bibliographic record
Abstract
Проект по изучению уровня медиаграмотности населения РФ реализуется Исследовательской группой ЦИРКОН в формате массовых репрезентативных опросов россиян мониторингового типа с 2009 года и позволяет отслеживать изменения в распространенности среди населения различных навыков, связанных с обращением с медиа. В ходе подготовки шестой волны исследования в 2014 году была проведена реконцептуализация понятия «медиаграмотность», процедура проведения которой подробно описывается в тексте. В рамках седьмой волны, проведенной в ноябре 2015 года, произошло уточнение некоторых измеряемых индикаторов. На основании собранных в ходе опроса эмпирических данных была составлена карта медиаграмотности россиян, а также были рассчитаны интегральные индексы медиаграмотности. Основная часть статьи посвящена описанию полученной карты и содержательной интерпретации рассчитанных индексов, позволяющих выделить несколько уровней медиаграмотности.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.008 |
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".