A Triad of Crisis Communication in the United States
Notice bibliographique
Résumé
The United States experienced a core-shaking tumble from their pedestal of superpower at the beginning of the 21st century, facing three intertwined crises which revealed a need for change: the financial system collapse, lack of proper healthcare and government turmoil, and growing impatience with the War on Terror. This paper explores the American governments’ and citizens’ use of social network sites (SNS), namely Facebook and YouTube, to conceptualize and debate about national crises, in order to bring about social change, a notion that is synonymous with societal improvement on a national level. Drawing on democratic theories of communication, the public sphere, and emerging scholarship on the Right to Communicate, this study reveals the advantageous nature of SNS for political means: from citizen to citizen, government to citizen, and citizen to government. Furthermore, SNS promote government transparency, and provide citizens with a forum to pose questions to the White House, exchange ideas, and generate goals and strategies necessary for social change. While it remains the government’s responsibility to promote such exchanges, the onus remains with citizens to extend their participation to active engagement outside of SNS if social change is to occur. The Obama Administration’s unique affinity to SNS usage is explored to extrapolate knowledge of SNS in a political context during times of crises.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».