Vardarbība multfilmā "Madagaskara": satura analīze un 7-10 gadīgo bērnu auditorijas efekti
Bibliographic record
Abstract
, ATSLĒGAS VĀRDI\n\nIzstrādātā bakalaura darba nosaukums ir Vardarbība Multfilmā ‘’Madagaskara’’ : satura analīze un 7 – 10 gadīgo bērnu auditorijas efekti.\nTeorētiskajā daļā ietverta Alberta Banduras Sociālā iemācīšanās teorija, kas skaidro agresīvas uzvedības rašanos. Teorija balstīta uz Nīderlandes profesores Patii Valkenburgas un Anglijas profesores Sonjas Livingstones veiktajiem pētījumiem par bērniem. Aplūkota multfilma kā mediju vēstījuma forma. Skaidrota 7- 10 gadīgo bērnu auditorijas uztvere, attīstības īpatnības šajā vecumposmā. Ietvertas zinātnisko pētījumu atziņas un skaidrota problēmas aktualitāte gan Latvijas, gan pasaules kontekstā par multfilmās demonstrētajām vardarbības ainām. \nBakalaura darbā izvirzīta hipotēze – multfilmās demonstrētās vardarbības ainas var izraisīt bērnu uzvedībā dažādas negatīvas reakcijas.\nAr kontentanalīzes palīdzību tika pētīts multfilmas ‘’Madagaskara’’ 3 daļas vardarbības un agresivitātes saturs. Pamatskolas iestādē veiktas divas fokusa grupas, kurā piedalījās 8 meitenes un 7 zēni. Bērniem bija jānoskatās viena no multfilmas daļām un jāuzzīmē mīļākais varonis no šīs multfilmas, kā arī jāpamato sava izvēle. Tika veikta vecāku aptauja, lai uzzinātu viņu viedokli par multfilmu saturu, bērnu skatīšanās paradumiem. Aptauja apstiprināja izvirzīto hipotēzi. Empīrisko pētījumu analīze un rezultāti pievienoti darba pielikumos.\nNobeigumā veikti secinājumi un piedāvāti priekšlikumi agresīvas rīcības un vardarbības problēmas risināšanai. \n\n\nAtslēgas vārdi : televīzija, multfilmas, pamatskolas vecuma bērni, agresija.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.002 |
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".