Media coverage of violence against women in India: a systematic study of a high profile rape case
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: On December 16, 2012 a 23 year old female was gang-raped on a bus in Delhi. We systematically reviewed professional online media sources used to inform the timing, breadth of coverage, opinions and consistency in the depiction of events surrounding the gang-rape. METHODS: We searched two news databases (LexisNexis Academic and Factivia) and individual newspapers for English-language published media reports covering the gang-rape. Two reviewers screened the media reports and extracted data regarding the time, location and content of each report. Results were summarized qualitatively. RESULTS: We identified 534 published media reports. Of these, 351 met our eligibility criteria. Based on a time chart, the total number of reports published increased steadily through December, but plateaued to a steady rate of articles per day by the first week of January. Content analysis revealed significant discrepancies between various media reports. From the 57 articles which discussed opinions about the victim, 56% applauded her bravery, 40% discussed outrage over the events and 11% discussed cases of victim-blaming. CONCLUSIONS: The global media response of the December 16th gang-rape in India resulted in highly inconsistent depiction of the events. These findings suggest that although the spread of information through media is fast, it has major limitations.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».