Exploring Attribution of Responsibility in a Cross-National Study of TV News Coverage of the 2009 United Nations Climate Change Conference in Copenhagen
Notice bibliographique
Résumé
AbstractThis study investigates how prime-time television news portrayed attributions of responsibility for climate change policy issues in the United States, China, and Canada. In analyzing news coverage of the 2009 climate change summit in Copenhagen, we distinguish between causal and treatment responsibility. Additionally, we develop frames to test Cerutti's conceptualization of responsibility attribution (2010). The results suggest that television news in the 3 countries portrayed treatment responsibility differently. The prominence of morality, global justice, and national efficacy frames varied across countries, and these conditions were associated with the treatment responsibility frame, partially lending support to the validity of Cerutti's conceptualization. Additional informationNotes on contributorsXuan LiangXuan Liang (M.A., University of Wisconsin-Milwaukee) is a Ph.D. candidate in the Department of Life Sciences Communication at the University of Wisconsin-Madison. Her research focuses on the intersection of science, media, and the public with an emphasis on the online environment.Jiun-Yi TsaiJiun-Yi Tsai (M.A., University of Florida) is a Ph.D. candidate in the School of Journalism and Mass Communication at the University of Wisconsin-Madison. Her research interests focus on the intersections of media psychology, strategic risk and health communication.Kristine MattisKristine Mattis (M.S., University of North Dakota) is a Ph.D. candidate in Environment and Resources at the Nelson Institute for Environmental Studies at the University of Wisconsin-Madison. Her research focuses on communication of environmental health and ecological risks.Magda KoniecznaMagda Konieczna (M.J., University of British Columbia, Canada) is a Ph.D. candidate in the School of Journalism and Mass Communication at the University of Wisconsin-Madison. She studies nonprofit news organizations and the future of public affairs journalism.Sharon DunwoodySharon Dunwoody (Ph.D. Indiana University) is Evjue-Bascom Professor Emerita in the School of Journalism and Mass Communication at the University of Wisconsin-Madison. She studies the construction of science and environmental messages, as well as the ways in which the public interprets and uses such messages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».