Vardarbība multiplikācijas filmā „Toms Džerijs”: pirmsskolēnu vecāki par bērnu skatīšanās paradumiem un iespējamajiem efektiem
Bibliographic record
Abstract
Bakalaura darba temats ir „Vardarbība multiplikācijas filmā „Toms Džerijs”: pirmsskolēnu vecāki par bērnu skatīšanās paradumiem un iespējamajiem efektiem.” Pētījuma problēma ir vardarbība multiplikācijas filmā „Toms un Džerijs”, pirmsskolēnu izpratne par tās saturu. Par teorētisko bāzi kalpo Alberta Banduras Sociālās iemācīšanās teorija. Tiek aplūkotas bērnu auditorijas īpatnības, intereses un efekti, ko izraisa agresija. \nKontentanalīzes mērķis ir izpētīt desmit dažādu gadu „Toms un Džerijs” sērijas un izvērtēt, cik agresīvas tās ir. Tika izstrādāta aptauja ģimenes portālu lietotājiem Latvijā ar uzdevumu iegūt informāciju par pirmsskolēnu skatīšanās paradumiem un izpratni par „Toms un Džerijs” saturu. Darba gaitā tika secināts, ka vēlāko gadu multiplikācijas filmas ir mazāk agresīvas par 1943 - 1949. gada multfilmām. „Toms un Džerijs” vairākas reizes nedēļā skatās 52 % bērnu, pāris reizes mēnesī skatās 10 % bērnu, bet reizi pusgadā vai retāk – 7 %. \nAtslēgvārdi: vardarbība, multiplikācijas filma, bērnu auditorija, efekti
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.113 | 0.013 |
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".