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Enregistrement W1987071777 · doi:10.1017/s0008423912000340

L'influence du mode de financement des médias audiovisuels sur le cadrage des campagnes: le cas des élections canadiennes de 2005–2006 et 2008

2012· article· fr· W1987071777 sur OpenAlexaffabout
Philippe Marcotte, Frédérick Bastien

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Influence and Politics
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé. Une analyse de contenu de la couverture médiatique des campagnes électorales fédérales 2005–2006 et 2008 par des réseaux de radio et de télévision de langue française montre un effet du financement des médias sur le mode de cadrage de la campagne et sur le ton, plus ou moins critique, que les journalistes adoptent vis-à-vis des politiciens et des partis politiques qu'ils couvrent. Ainsi, plus un média est imperméable à la concurrence, plus ses journalistes s'attardent à la couverture des enjeux et plus le ton de leur couverture est descriptif. Nous constatons aussi que c'est lorsqu'ils cadrent la campagne sous l'angle de la course et des stratégies que les journalistes sont les plus critiques à l'endroit des politiciens, par opposition au cadrage orienté vers les enjeux. Abstract. A content analysis of media coverage during the 2005–2006 and 2008 Canadian federal elections by French-language radio and television networks provides evidence of a significant impact of funding mode on campaign framing and journalists' tone towards politicians and political parties. The more a media outlet is shielded from market competition, the more likely are its journalists to frame the campaign through an issue schema and to feature a descriptive tone. We also present evidence that journalists are less descriptive as they cover the campaign through horse-race journalism rather than issue journalism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,017
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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