Communicating the environment: Guest editors’ introduction
Notice bibliographique
Résumé
The articles gathered together in this special issue were submitted in response to a call for manuscripts, issued in 2009, on 'Communicating the environment'.While the recent decade has seen the rise to dominance of 'climate change' as a focus for media, public and political environmental concern, as well as for science/social science research on the environment, the call for papers deliberately aimed more broadly at attracting contributions from the wider field of social science, media, communication and cultural studies research on environmental communication.The articles brought together here thus represent a rich and exciting range of research foci and, equally important in our view, of theoretical frameworks and research approaches to the study of environmental mediation and communication.Comprising a range of different national and media foci, they offer analyses of a diverse range of media forms including film/animation, television, promotional videos, newspapers and magazines, and with contributions by scholars from New Zealand, Canada, the US, the UK, Belgium, Denmark and Germany.The environmental issues examined range from climate change, nuclear power and agricultural biotechnology, to media portrayals of 'nature' and 'environment'.Not surprisingly, given the rise of 'framing analysis' in the last two decades, several of the articles draw on, deploy and advance 'framing analysis', while often combining the insights from theories of 'framing' with content analysis and discourse analytical approaches.In our view, a particular strength of this special issue is
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,011 |
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 ».