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Enregistrement W2093540565 · doi:10.5509/200578139

The Rough and Rosy Road: Sites of Contestation in Malaysia's Shackled Media Industry

2005· article· en· W2093540565 sur OpenAlexvenueno aff
Graham K. Brown

Notice bibliographique

RevuePacific Affairs · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Studies and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessEconomic geographyPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the politics of state media control in Malaysia, with a particular focus on the period since the economic and political turmoil of 1997 and 1998. It argues that the Barisan Nasional (BN) regime has pursued a two-pronged approach to media control, through a strategy of legislative regulation and corporate ownership. Regulatory controls such as stringent printing permit legislation have been weakened by the rise of the Internet as a form of political communication but the regime also has an array of more oppressive legislation at its disposal which has been used as a threat against Internet organizations that challenge its control. Moreover, the broader political economy of Internet access and the finincial limitations of such efforts limit the impact of the Internet as an alternative vehicle of communication. In the realm of corporate ownership, however, the regime has also experienced problems in its media strategy as factional struggles within and between the component parties of the ruling coalition have resulted in 'newspaper wars' between their respective publications, indicating very publicly the limits of the BN's media control strategy, as well as undermining its self-promoted image as a consensus builder. The article concludes that whilst neither of these challenges is sufficiently strong to undermine regime domination of the media industry and push significantly for democratization in the country, they are nonetheless important representations of the limits of the state's control.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0100,014
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations60
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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