Emotional Tone of Ontario Newspaper Articles on the Health Effects of Industrial Wind Turbines Before and After Policy Change
Notice bibliographique
Résumé
Newspapers are often a primary source of health information for the public about emerging technologies. Information in newspapers can amplify or attenuate readers' perceptions of health risk depending on how it is presented. Five geographically distinct wind energy installations in Ontario, Canada were identified, and newspapers published in their surrounding communities were systematically searched for articles on health effects from industrial wind turbines from May 2007 to April 2011. The authors retrieved 421 articles from 13 community, 2 provincial, and 2 national newspapers. To measure the emotional tone of the articles, the authors used a list of negative and positive words, informed from previous studies as well as from a random sample of newspaper articles included in this study. The majority of newspaper articles (64.6%, n = 272) emphasized negative rather than positive/neutral tone, with community newspapers publishing a higher proportion of negative articles than provincial or national newspapers, χ(2)(2) = 15.1, p < .001. Articles were more likely to be negative when published 2 years after compared with 2 years before provincial legislation to reduce dependence on fossil fuels (the Green Energy Act), χ(2)(3) = 9.7, p < .05. Repeated public exposure to negative newspaper content may heighten readers' health risk perceptions about wind energy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».