Producing citizenship in contexts of conflict:citizenship practices among youth participating in Save the Children’s media production programs in Colombia
Bibliographic record
Abstract
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.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".