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Enregistrement W2029570644 · doi:10.1111/j.1548-2456.2010.00100.x

Multisectoral Movement Alliances and Media Access: Salvadoran Newspaper Coverage of the Health Care Struggle

2010· article· en· W2029570644 sur OpenAlexaff
Lisa Kowalchuk

Notice bibliographique

RevueLatin American Politics and Society · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePolitical Influence and Corporate Strategies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNewspaperAllianceFraming (construction)ElitePolitical scienceOpposition (politics)Media coverageHealth carePublic relationsPolitical economySociologyMedia studiesPoliticsGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Focusing on the social movement that resisted the privatization of health care in El Salvador in 2002–3, this article asks how the movement's multisectoral composition influenced news coverage of the health care policy debate. Specifically, it examines whether the diversity of perspectives in the alliance was reflected in the media's source selection and framing of the policy issues. A content analysis of Salvadoran newspapers' coverage shows that the media relied mainly on just two movement actors to represent the antiprivatization position: the striking doctors and the leftist opposition party. It also reveals that a period of elite dissensus on the policy issues opened a temporary opportunity to insert movement messages in the coverage. The study indicates that a multisectoral alliance does not enhance movement influence through the news media, though broad alliances confer strategic advantages for the movement's broader communication work.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,255 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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